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Enregistrement W4306996170 · doi:10.1093/mnras/stad1167

Mapping gas around massive galaxies: cross-correlation of DES Y3 galaxies and Compton-<i>y</i>maps from SPT and<i>Planck</i>

2023· article· en· W4306996170 sur OpenAlexafffund
Javier Sánchez, Y. Omori, C. Chang, L. E. Bleem, Thomas O. Crawford, A Drlica-Wagner, S. Raghunathan, Georgios Zacharegkas, T. M. C. Abbott, M. Aguena, A. Alarcon, S. Allam, O. Alves, A. Amon, S. Àvila, Eric J. Baxter, K. Bechtol, B. A. Benson, G. M. Bernstein, E. Bertin, S. Bocquet, David H. Brooks, D. L. Burke, A. Campos, J. E. Carlstrom, A. Carnero Rosell, M. Carrasco Kind, J. Carretero, F. J. Castander, R. Cawthon, C. L. Chang, Angela Chen, A. Choi, Ryan Chown, M. Costanzi, A. T. Crites, M. Crocce, L. N. da Costa, M. E. S. Pereira, T. de Haan, J. De Vicente, Joseph DeRose, S Desai, H. T. Diehl, M. Dobbs, Scott Dodelson, P. Doel, J. Elvin-Poole, W. Everett, S Everett, I. Ferrero, B. Flaugher, P. Fosalba, J. García-Bellido, M. Gatti, E. M. George, D. W. Gerdes, G. Giannini, D. Gruen, R. A. Gruendl, J. Gschwend, G. Gutiérrez, N. W. Halverson, S. R. Hinton, G. P. Holder, W. L. Holzapfel, K. Honscheid, J. D. Hrubes, D. J. James, L. Knox, K. Kuehn, N. Kuropatkin, O. Lahav, A. T. Lee, D. Luong-Van, N. MacCrann, J. L. Marshall, J. McCullough, J. J. McMahon, P. Melchior, J. Mena-Fernández, F. Menanteau, R. Miquel, L. M. Mocanu, J. J. Mohr, J. Muir, J. Myles, T. Natoli, S. Padin, A. Palmese, S. Pandey, F. Paz-Chinchón, A. Pieres, A. A. Plazas, A. Porredon, C. Pryke, Marco Raveri, C. L. Reichardt, M. Rodríguez-Monroy, Ashley J. Ross, J. E. Ruhl, E. S. Rykoff, C. Sánchez, E. Sánchez, V. Scarpine, K. K. Schaffer, I. Sevilla-Noarbe, E. Sheldon, E. Shirokoff, M. Smith, M. Soares-Santos, Z. Staniszewski, A. A. Stark, E. Suchyta, M. E. C. Swanson, G. Tarlé, D. Thomas, M. A. Troxel, D. L. Tucker, J. D. Vieira, M. Vincenzi, N. Weaverdyck, R. Williamson, B. Yanny, B. Yin

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of TorontoPerimeter InstituteMcGill UniversityCanadian Institute for Advanced ResearchCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsWestern University
Organismes subventionnairesSLAC National Accelerator LaboratoryH2020 European Research CouncilIntegrated Electronics Engineering Center, Binghamton UniversityEuropean Regional Development FundAustralian Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaScience and Technology Facilities CouncilUniversity of Colorado BoulderUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignInstitut de Física d'Altes EnergiesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoEuropean CommissionMinisterio de Ciencia e InnovaciónGeneralitat de CatalunyaOffice of ScienceUniversity of EdinburghLawrence Berkeley National LaboratoryUniversity of PennsylvaniaFinanciadora de Estudos e ProjetosFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroUniversity of SussexUniversity of NottinghamNational Energy Research Scientific Computing CenterUniversity of PortsmouthUniversity College LondonUniversity of MichiganOhio State UniversityMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoLudwig-Maximilians-Universität MünchenHigh Energy PhysicsMcGill UniversityDeutsche ForschungsgemeinschaftArgonne National LaboratoryCentres de Recerca de CatalunyaUniversity of ChicagoU.S. Department of EnergyFermilabNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsAstrophysicsRedshiftGalaxyHydrostatic equilibriumHaloPlanckAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We cross-correlate positions of galaxies measured in data from the first three years of the Dark Energy Survey with Compton-y maps generated using data from the South Pole Telescope (SPT) and the Planck mission. We model this cross-correlation measurement together with the galaxy autocorrelation to constrain the distribution of gas in the Universe. We measure the hydrostatic mass bias or, equivalently, the mean halo bias-weighted electron pressure 〈bhPe 〉, using large-scale information. We find 〈bhPe 〉 to be $[0.16^{+0.03}_{-0.04},0.28^{+0.04}_{-0.05},0.45^{+0.06}_{-0.10},0.54^{+0.08}_{-0.07},0.61^{+0.08}_{-0.06},0.63^{+0.07}_{-0.08}]$ meV cm−3 at redshifts z ∼ [0.30, 0.46, 0.62, 0.77, 0.89, 0.97]. These values are consistent with previous work where measurements exist in the redshift range. We also constrain the mean gas profile using small-scale information, enabled by the high-resolution of the SPT data. We compare our measurements to different parametrized profiles based on the cosmo-OWLS hydrodynamical simulations. We find that our data are consistent with the simulation that assumes an AGN heating temperature of 108.5 K but are incompatible with the model that assumes an AGN heating temperature of 108.0 K. These comparisons indicate that the data prefer a higher value of electron pressure than the simulations within r500c of the galaxies’ haloes.

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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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