The Dark Energy Survey Year 3 high-redshift sample: selection, characterization, and analysis of galaxy clustering
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The fiducial cosmological analyses of imaging surveys like DES typically probe the Universe at redshifts z < 1. We present the selection and characterization of high-redshift galaxy samples using DES Year 3 data, and the analysis of their galaxy clustering measurements. In particular, we use galaxies that are fainter than those used in the previous DES Year 3 analyses and a Bayesian redshift scheme to define three tomographic bins with mean redshifts around z ∼ 0.9, 1.2, and 1.5, which extend the redshift coverage of the fiducial DES Year 3 analysis. These samples contain a total of about 9 million galaxies, and their galaxy density is more than 2 times higher than those in the DES Year 3 fiducial case. We characterize the redshift uncertainties of the samples, including the usage of various spectroscopic and high-quality redshift samples, and we develop a machine-learning method to correct for correlations between galaxy density and survey observing conditions. The analysis of galaxy clustering measurements, with a total signal to noise S/N ∼ 70 after scale cuts, yields robust cosmological constraints on a combination of the fraction of matter in the Universe Ωm and the Hubble parameter h, $\Omega _m h = 0.195^{+0.023}_{-0.018}$, and 2–3 per cent measurements of the amplitude of the galaxy clustering signals, probing galaxy bias and the amplitude of matter fluctuations, bσ8. A companion paper (in preparation) will present the cross-correlations of these high-z samples with cosmic microwave background lensing from Planck and South Pole Telescope, and the cosmological analysis of those measurements in combination with the galaxy clustering presented in this work.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».