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Enregistrement W4382989179 · doi:10.3847/1538-4357/acd3f0

Inferences from Surface Brightness Fluctuations of Zwicky 3146 via the Sunyaev–Zel’dovich Effect and X-Ray Observations

2023· article· en· W4382989179 sur OpenAlexaff
C. Romero, M. Gaspari, Gerrit Schellenberger, Tanay Bhandarkar, Mark J. Devlin, Simon Dicker, W. Forman, Rishi Khatri, Ralph Kraft, Luca Di Mascolo, Brian Mason, Emily Moravec, Tony Mroczkowski, P. E. J. Nulsen, John Orlowski-Scherer, Karen Perez Sarmiento, Craig L. Sarazin, Jonathan Sievers, Yuanyuan Su

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNuclear Safety and Security CommissionNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPhysicsSurface brightnessAstrophysicsX-rayX-ray backgroundAstronomyBrightnessGalaxyOpticsActive galactic nucleus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The galaxy cluster Zwicky 3146 is a sloshing cool-core cluster at z = 0.291 that in Sunyaev–Zel’dovich (SZ) imaging does not appear to exhibit significant pressure substructure in the intracluster medium. We perform a surface brightness fluctuation analysis via Fourier amplitude spectra on SZ (MUSTANG-2) and X-ray (XMM-Newton) images of this cluster. These surface brightness fluctuations can be deprojected to infer pressure and density fluctuations from the SZ and X-ray data, respectively. In the central region (Ring 1, r < 100″ = 440 kpc, in our analysis), we find fluctuation spectra that suggest injection scales around 200 kpc (∼140 kpc from pressure fluctuations and ∼250 kpc from density fluctuations). When comparing the pressure and density fluctuations in the central region, we observe a change in the effective thermodynamic state from large to small scales, from isobaric (likely due to the slow sloshing) to adiabatic (due to more vigorous motions). By leveraging scalings from hydrodynamical simulations, we find an average 3D Mach number ≈0.5. We further compare our results to other studies of Zwicky 3146 and, more broadly, to other studies of fluctuations in other clusters.

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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,224 · 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'admission1
Résumé présentoui

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