MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4298204673 · doi:10.1051/0004-6361/201321112

SARCS strong-lensing galaxy groups

2013· article· en· W4298204673 sur OpenAlexaboutno aff
G. Foëx, V. Motta, Marceau Limousin, T. Verdugo, Anupreeta More, R. Cabanac, R. Gavazzi, Roberto P. Muñoz

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesComisión Nacional de Investigación Científica y TecnológicaConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaDanmarks GrundforskningsfondCentre National de la Recherche ScientifiqueNational Research Foundation
Mots-clésPhysicsAstrophysicsWeak gravitational lensingGalaxyStrong gravitational lensingLuminosityGalaxy groupGravitational lensAstronomyRADIUSGalaxy clusterRedshift

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present the weak-lensing and optical analysis of the SL2S-ARCS (SARCS) sample of strong-lensing candidates. The sample is based on the Strong Lensing Legacy Survey (SL2S), a systematic search of strong-lensing systems in the photometric Canada-France-Hawaii Telescope Legacy Survey (CFHTLS). The SARCS sample focusses on arc-like features and is designed to contain mostly galaxy groups. We briefly present the weak-lensing methodology that we used to estimate the mass of the SARCS objects. Among 126 candidates, we obtained a weak-lensing detection (at the 1σ level) for 89 objects with velocity dispersions of the singular isothermal sphere mass model (SIS) ranging from σSIS ~ 350 km s-1 to ~1000 km s-1 with an average value of σSIS ~ 600 km s-1, corresponding to a rich galaxy group (or poor cluster). From the galaxies belonging to the bright end of the group’s red sequence (Mi < −21), we derived the optical properties of the SARCS candidates. We obtained typical richnesses of N ~ 5−15 galaxies and optical luminosities of L ~ 0.5−1.5 × 1012 L⊙ (within a radius of 0.5 Mpc). We used these galaxies to compute luminosity density maps, from which a morphological classification reveals that a large fraction of the sample (~45%) are groups with a complex light distribution, either elliptical or multi-modal, suggesting that these objects are dynamically young structures. We finally combined the lensing and optical analyses to define a sample of the 80 most secure group candidates, i.e. weak-lensing detection and over-density at the lens position in the luminosity map, to remove false detections and galaxy-scale systems from the initial sample. We use this reduced sample to probe the optical scaling relations in combination with a sample of massive galaxy clusters. We detect the expected correlations over the probed range in mass with a typical scatter of ~25% in σSIS at a given richness or luminosity, making these scaling laws interesting mass proxies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAstronomy and Astrophysics→Même sujetGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena→Travaux en français237 207→