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Enregistrement W4384807610 · doi:10.1051/0004-6361/202245308/pdf

CODEX: Role of velocity substructure in the scaling relations of galaxy clusters

2023· article· en· W4384807610 sur OpenAlexfundno aff
S. Damsted, A. Finoguenov, N. Clerc, I. Davalgaitė, G. A. Mamon, J. Ider Chitham, K. Kiiveri, Johan Comparat, C. Collins

Notice bibliographique

RevueSpringer Link (Chiba Institute of Technology) · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratorySmithsonian Astrophysical ObservatoryUniversity of Colorado BoulderOffice of ScienceMax-Planck-Institut für AstronomieEmil Aaltosen SäätiöMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoUniversity of OxfordYork UniversityLeibniz-GemeinschaftUniversity of Notre DameInstituto de Astrofísica de CanariasCarnegie Mellon UniversityUniversidad Nacional Autónoma de MéxicoAlfred P. Sloan FoundationUniversity of WashingtonJohns Hopkins UniversityCarnegie Institution of WashingtonUniversity of UtahOhio State UniversityU.S. Department of EnergySmithsonian InstitutionNew Mexico State UniversityUniversity of PortsmouthVanderbilt UniversityYale UniversityMax-Planck-Institut für Astrophysik
Mots-clésPhysicsScalingSubstructureRedshiftAstrophysicsGalaxy clusterCluster (spacecraft)Velocity dispersionGalaxyGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. The use of galaxy clusters as cosmological probes relies on a detailed understanding of their properties. They define cluster selection and ranking linked to a cosmologically significant cluster mass function. Previous studies have employed small samples of clusters, concentrating on achieving the first calibrations of cluster properties with mass, while the diversity of cluster properties has been revealed via detailed studies. Aims. The large spectroscopic follow-up on the CODEX cluster sample with SDSS and NOT enables a detailed study of hundreds of clusters, lifting the limitations of previous samples. We aim to update the spectroscopic cluster identification of CODEX by running the spectroscopic group finder on the follow-up spectroscopy results and connecting the dynamical state of clusters to their scaling relations. Methods. We implemented a reproducible spectroscopic membership determination and cleaning procedures, based on the redMaPPer membership, running the spectroscopic group finder on the follow-up spectroscopy results and cleaning the membership for spectroscopic outliers. We applied the Anderson-Darling test for velocity substructure and analysed its influence on the scaling relations. We also tested the effect of the X-ray-to-optical centre offset on the scaling relations. Results. We report on the scaling relations between richness, X-ray luminosity, and velocity dispersion for a complete sample of clusters with at least 15 members. Clusters with velocity substructure exhibit enhanced velocity dispersion for a given richness and are characterized by 2.5 times larger scatter. Clusters that have a strong offset in X-ray-to-optical centres have comparable scaling relations as clusters with substructure. We demonstrate that there is a consistency in the parameters of the scaling relations for the low- and high-richness galaxy clusters. Splitting the clusters by redshift, we note a decrease in scatter with redshift in all scaling relations. We localize the redshift range where a high scatter is observed to z < 0.15, which is in agreement with the literature results on the scatter. We note that the increase in scatter for both high- and low-luminosity clusters is z < 0.15, suggesting that both cooling and the resulting active galactic nucleus feedback are at the root of this scatter.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,510

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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