Cluster cosmology with anisotropic boosts: validation of a novel forward modelling analysis and application on <i>SDSS</i> redMaPPer clusters
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We present a novel analysis for cluster cosmology that fully forward models the abundances, weak lensing, and the clustering of galaxy clusters. Our analysis notably includes an empirical model for the anisotropic boosts impacting the lensing and clustering signals of optical clusters. These boosts arise from a preferential selection of clusters surrounded by anisotropic large-scale structure, a consequence of the limited discrimination between line-of-sight interlopers and true cluster members offered by photometric surveys. We validate our analysis via a blind cosmology challenge on mocks, and find that we can obtain tight and unbiased cosmological constraints without informative priors or external calibrations on any of our model parameters. We then apply our analysis on the SDSS redMaPPer clusters, and find results favoring low Ωm and high σ8, combining to yield the lensing strength constraint $S_8 = 0.715_{-0.021}^{+0.024}$. We investigate potential drivers behind these results through a series of post-unblinding tests, noting that our results are consistent with existing cluster cosmology constraints but clearly inconsistent with other CMB/LSS based cosmology results. From these tests, we find hints that a suppression in the cluster lensing signal may be driving our results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».