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Enregistrement W4389078871 · doi:10.3847/1538-4357/ad05c0

Bridging the Gap between Cosmic Dawn and Reionization Favors Models Dominated by Faint Galaxies

2023· article· en· W4389078871 sur OpenAlexaff
Ankita Bera, Sultan Hassan, Aaron Smith, Renyue Cen, Enrico Garaldi, Rahul Kannan, Mark Vogelsberger

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesUniversity Grants CommissionSpace Telescope Science InstituteNational Science Foundation
Mots-clésReionizationPhysicsAstrophysicsRedshiftGalaxyDark AgesOptical depthStar formationCOSMIC cancer databaseHaloAstronomyGalaxy formation and evolution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract It has been claimed that traditional models struggle to explain the tentative detection of the 21 cm absorption trough centered at z ∼ 17 measured by the EDGES collaboration. On the other hand, it has been shown that the EDGES results are consistent with an extrapolation of a declining UV luminosity density, following a simple power law of deep Hubble Space Telescope observations of 4 < z < 9 galaxies. We here explore the conditions by which the EDGES detection is consistent with current reionization and post-reionization observations, including the neutral hydrogen fraction at z ∼ 6–8, Thomson-scattering optical depth, and ionizing emissivity at z ∼ 5. By coupling a physically motivated source model derived from radiative transfer hydrodynamic simulations of reionization to a Markov Chain Monte Carlo sampler, we find that it is entirely possible to reconcile existing high-redshift (cosmic dawn) and low-redshift (reionization) constraints. In particular, we find that high contributions from low-mass halos along with high photon escape fractions are required to simultaneously reproduce cosmic dawn and reionization constraints. Our analysis further confirms that low-mass galaxies produce a flatter emissivity evolution, which leads to an earlier onset of reionization with a gradual and longer duration, resulting in a higher optical depth. While the models dominated by faint galaxies successfully reproduce the measured globally averaged quantities over the first one billion years, they underestimate the late redshift-instantaneous measurements in efficiently star-forming and massive systems. We show that our (simple) physically motivated semianalytical prescription produces results that are consistent with the (sophisticated) state-of-the-art THESAN radiation-magnetohydrodynamic simulation of the reionization.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,220
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 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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