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Enregistrement W4306353010 · doi:10.1093/mnras/stac2938

Consistent lensing and clustering in a low-<i>S</i>8 Universe with BOSS, DES Year 3, HSC Year 1, and KiDS-1000

2022· article· en· W4306353010 sur OpenAlexaff
A. Amon, N. C. Robertson, Hironao Miyatake, Catherine Heymans, Martin White, J. DeRose, Sihan Yuan, Risa H. Wechsler, T N Varga, S. Bocquet, Andrej Dvornik, Surhud More, Ashley J. Ross, Henk Hoekstra, A. Alarcon, Marika Asgari, J. Blazek, A. Campos, R Chen, A. Choi, M. Crocce, H. T. Diehl, C. Doux, K. Eckert, J. Elvin-Poole, S. Everett, A. Ferté, M. Gatti, G. Giannini, D. Gruen, R. A. Gruendl, W G Hartley, K. Herner, H. Hildebrandt, Song Huang, Eric Huff, B. Joachimi, S Lee, N. MacCrann, J. Myles, A Navarro-Alsina, Takahiro Nishimichi, J. Prat, L F Secco, I. Sevilla-Noarbe, E. Sheldon, T. Shin, Tilman Tröster, M. A. Troxel, I. Tutusaus, Angus H. Wright, B. Yin, M. Aguena, S. Allam, J. Annis, David Bacon, Maciej Bilicki, D. Brooks, D. L. Burke, A. Carnero Rosell, J. Carretero, F. J. Castander, R. Cawthon, M. Costanzi, L. N. da Costa, M. E. S. Pereira, J. De Vicente, S. Desai, J. P. Dietrich, P. Doel, I. Ferrero, J. Frieman, J. García-Bellido, D. W. Gerdes, J. Gschwend, G. Gutiérrez, S. R. Hinton, K. Honscheid, Dragan Huterer, Arun Kannawadi, K. Kuehn, N. Kuropatkin, O. Lahav, M. Lima, M. A. G. Maia, J. L. Marshall, F. Menanteau, R. Miquel, J. J. Mohr, R. Morgan, J. Muir, F. Paz-Chinchón, A. Pieres, A A Plazas Malagón, A. Porredon, M. Rodríguez-Monroy, A. Roodman, E. Sánchez, S. Serrano, Huanyuan Shan, E. Suchyta, M E C Swanson, G. Tarlé, D. Thomas, C. To, Y Zhang

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesSLAC National Accelerator LaboratoryH2020 European Research CouncilCore Research for Evolutional Science and TechnologyUniversity of EdinburghJapan Society for the Promotion of ScienceIntegrated Electronics Engineering Center, Binghamton UniversityScience and Technology Facilities CouncilNurses Organization of Veterans AffairsInstitut de Física d'Altes EnergiesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoMinisterstwo Edukacji i NaukiNarodowe Centrum NaukiEuropean Regional Development FundMax-Planck-GesellschaftKey Research Program of Frontier Science, Chinese Academy of SciencesUniversità degli Studi di PadovaDeutsche ForschungsgemeinschaftUniverso OnlineNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekChinese Academy of SciencesJapan Science and Technology AgencyEuropean School of OncologyU.S. Department of EnergyOhio State UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaBundesministerium für Bildung und ForschungMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyGeneralitat de CatalunyaOffice of ScienceUniversity of NottinghamNational Aeronautics and Space AdministrationUniversity College LondonUniversity of CambridgeUniversity of PortsmouthUniversity of ChicagoUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignEuropean CommissionLeverhulme TrustLawrence Berkeley National LaboratoryFinanciadora de Estudos e ProjetosUniversity of PennsylvaniaAlexander von Humboldt-StiftungNational Science FoundationUniversity of MichiganHigh Energy PhysicsArgonne National LaboratoryCentres de Recerca de CatalunyaMinisterio de Ciencia e InnovaciónFermilab
Mots-clésBossCluster analysisUniverseAstrophysicsPhysicsAstronomyComputer scienceArtificial intelligenceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We evaluate the consistency between lensing and clustering based on measurements from Baryon Oscillation Spectroscopic Survey combined with galaxy–galaxy lensing from Dark Energy Survey (DES) Year 3, Hyper Suprime-Cam Subaru Strategic Program (HSC) Year 1, and Kilo-Degree Survey (KiDS)-1000. We find good agreement between these lensing data sets. We model the observations using the Dark Emulator and fit the data at two fixed cosmologies: Planck (S8 = 0.83), and a Lensing cosmology (S8 = 0.76). For a joint analysis limited to large scales, we find that both cosmologies provide an acceptable fit to the data. Full utilization of the higher signal-to-noise small-scale measurements is hindered by uncertainty in the impact of baryon feedback and assembly bias, which we account for with a reasoned theoretical error budget. We incorporate a systematic inconsistency parameter for each redshift bin, A, that decouples the lensing and clustering. With a wide range of scales, we find different results for the consistency between the two cosmologies. Limiting the analysis to the bins for which the impact of the lens sample selection is expected to be minimal, for the Lensing cosmology, the measurements are consistent with A = 1; A = 0.91 ± 0.04 (A = 0.97 ± 0.06) using DES+KiDS (HSC). For the Planck case, we find a discrepancy: A = 0.79 ± 0.03 (A = 0.84 ± 0.05) using DES+KiDS (HSC). We demonstrate that a kinematic Sunyaev–Zeldovich-based estimate for baryonic effects alleviates some of the discrepancy in the Planck cosmology. This analysis demonstrates the statistical power of small-scale measurements; however, caution is still warranted given modelling uncertainties and foreground sample selection effects.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations88
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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