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Enregistrement W4391833914 · doi:10.48550/arxiv.2402.08456

The SRG/eROSITA All-Sky Survey: Weak-Lensing of eRASS1 Galaxy Clusters in KiDS-1000 and Consistency Checks with DES Y3 & HSC-Y3

2024· preprint· en· W4391833914 sur OpenAlexfundno aff
Florian Kleinebreil, S. Grandis, T. Schrabback, V. Ghirardini, I. Chiu, Ang Liu, Matthias Kluge, T. H. Reiprich, E. Artis, Fabian Balzer, Esra Bülbül, N. Clerc, Johan Comparat, C. Garrel, D. Gruen, Xiangchong Li, Hironao Miyatake, Satoshi Miyazaki, M. E. Ramos-Ceja, J. S. Sanders, R. Seppi, N. Okabe, Xiaoyuan Zhang

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPlanetary Science DivisionJapan Society for the Promotion of ScienceLeibniz-GemeinschaftScience Mission DirectorateSmithsonian Astrophysical ObservatoryMax-Planck-Institut für AstronomieLeibniz-Institut für Astrophysik PotsdamEötvös Loránd TudományegyetemRheinische Friedrich-Wilhelms-Universität BonnToray Science FoundationHigh Energy Accelerator Research OrganizationRussian Academy of SciencesBundesministerium für Wirtschaft und EnergieNational Astronomical Observatory of JapanUniversität HamburgMax-Planck-GesellschaftLos Alamos National LaboratoryPrinceton UniversityJohns Hopkins UniversityEberhard Karls Universität TübingenUniversità degli Studi di PadovaMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekQueen's UniversityCabinet Office, Government of JapanDeutsche ForschungsgemeinschaftSpace Telescope Science InstituteAcademia SinicaEuropean CommissionCentre National d’Etudes SpatialesNational Central UniversityÖsterreichische ForschungsförderungsgesellschaftGordon and Betty Moore FoundationQueen's University BelfastNational Aeronautics and Space AdministrationDurham UniversityJapan Science and Technology AgencySmithsonian InstitutionNational Science Foundation
Mots-clésAstrophysicsPhysicsRedshiftGalaxyGalaxy clusterHaloCluster (spacecraft)Weak gravitational lensingCalibration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We aim to participate in the calibration of the X-ray photon count rate to halo mass scaling relation of galaxy clusters selected in the first eROSITA All-Sky Survey on the Western Galactic Hemisphere (eRASS1) using KiDS-1000 weak-lensing (WL) data. We measure the radial shear profiles around eRASS1 galaxy clusters using background galaxies in KiDS-1000, as well as the cluster member contamination. Furthermore we provide consistency checks with the other stage-III WL surveys who take part in the eRASS1 mass calibration, DES Y3 and HSC-Y3. We determine the cluster member contamination of eRASS1 clusters present in KiDS-1000 based on source number density profiles, where we account for the obscuration caused by cluster galaxies. The extracted shear profiles, together with the contamination model and the lens sample selection, are then analysed through a Bayesian population model. We calibrate the WL mass bias parameter by analysing realistic synthetic shear profiles from mock cluster catalogues. Our consistency checks between KiDS-1000 and DES Y3 & HSC-Y3 include the comparison of contamination-corrected density contrast profiles employing the union of background sources around common clusters, as well as the individual scaling relation results. We present a global contamination model for eRASS1 clusters in KiDS-1000 and the calibration results of the X-ray photon count rate to halo mass relation. The results of the WL mass bias parameter show that the uncertainty of the multiplicative shear bias dominates the systematic error budget at low clusters redshifts while the uncertainty of our contamination model does at high ones. The cross-checks between the three WL surveys show that they are statistically consistent with each other. This enables for the first time cosmological constraints from clusters calibrated by three state-of-the-art WL surveys. (abridged)

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,147 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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