The <scp>thesan</scp> project: Lyman-α emitter luminosity function calibration
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The observability of Lyα emitting galaxies (LAEs) during the Epoch of Reionization can provide a sensitive probe of the evolving neutral hydrogen gas distribution, thus setting valuable constraints to distinguish different reionization models. In this study, we utilize the new thesan suite of large-volume ($L_\text{box} = 95.5\, \text{cMpc}$) cosmological radiation-hydrodynamic simulations to directly model the Lyα emission from individual galaxies and the subsequent transmission through the intergalactic medium. thesan combines the arepo-rt radiation-hydrodynamic solver with the IllustrisTNG galaxy formation model and includes high- and medium-resolution simulations designed to investigate the impacts of halo-mass-dependent escape fractions, alternative dark matter models, and numerical convergence. We find important differences in the Lyα transmission based on reionization history, bubble morphology, frequency offset from line centre, and galaxy brightness. For a given global neutral fraction, Lyα transmission reduces when low-mass haloes dominate reionization over high-mass haloes. Furthermore, the variation across sightlines for a single galaxy is greater than the variation across all galaxies. This collectively affects the visibility of LAEs, directly impacting observed Lyα luminosity functions (LFs). We employ Gaussian Process Regression using SWIFTEmulator to rapidly constrain an empirical model for dust escape fractions and emergent spectral-line profiles to match observed LFs. We find that dust strongly impacts the Lyα transmission and covering fractions of MUV ≲ −19 galaxies in $M_\text{vir} \gtrsim 10^{11}\, \text{M}_{\bigodot }$ haloes, such that the dominant mode of removing Lyα photons in non-LAEs changes from low-IGM transmission to high dust absorption around z ∼ 7.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».