DESI 2024 VI: cosmological constraints from the measurements of baryon acoustic oscillations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present cosmological results from the measurement of baryon acoustic oscillations (BAO) in galaxy, quasar and Lyman- α forest tracers from the first year of observations from the Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI), to be released in the DESI Data Release 1. DESI BAO provide robust measurements of the transverse comoving distance and Hubble rate, or their combination, relative to the sound horizon, in seven redshift bins from over 6 million extragalactic objects in the redshift range 0.1 < z < 4.2. To mitigate confirmation bias, a blind analysis was implemented to measure the BAO scales. DESI BAO data alone are consistent with the standard flat ΛCDM cosmological model with a matter density Ω m =0.295±0.015. Paired with a baryon density prior from Big Bang Nucleosynthesis and the robustly measured acoustic angular scale from the cosmic microwave background (CMB), DESI requires H 0 =(68.52±0.62) km s -1 Mpc -1 . In conjunction with CMB anisotropies from Planck and CMB lensing data from Planck and ACT, we find Ω m =0.307± 0.005 and H 0 =(67.97±0.38) km s -1 Mpc -1 . Extending the baseline model with a constant dark energy equation of state parameter w , DESI BAO alone require w =-0.99 +0.15 -0.13 . In models with a time-varying dark energy equation of state parametrised by w 0 and w a , combinations of DESI with CMB or with type Ia supernovae (SN Ia) individually prefer w 0 > -1 and w a < 0. This preference is 2.6 σ for the DESI+CMB combination, and persists or grows when SN Ia are added in, giving results discrepant with the ΛCDM model at the 2.5 σ , 3.5 σ or 3.9 σ levels for the addition of the Pantheon+, Union3, or DES-SN5YR supernova datasets respectively. For the flat ΛCDM model with the sum of neutrino mass ∑ m ν free, combining the DESI and CMB data yields an upper limit ∑ m ν < 0.072 (0.113) eV at 95% confidence for a ∑ m ν > 0 (∑ m ν > 0.059) eV prior. These neutrino-mass constraints are substantially relaxed if the background dynamics are allowed to deviate from flat ΛCDM.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
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 ».