Sensitive 3 mm Imaging of Discrete Sources in the Fields of Thermal Sunyaev–Zel’dovich Effect–Selected Galaxy Clusters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, we present the results of a blind survey for compact sources in 243 Galaxy clusters that were identified using the thermal Sunyaev–Zel'dovich effect (tSZ). The survey was carried out at 90 GHz using MUSTANG2 on the Green Bank Telescope and achieved a 5σ detection limit of 1 mJy in the center of each cluster. We detected 24 discrete sources. The majority (18) of these correspond to known radio sources, and of these, five show signs of significant variability, either with time or in spectral index. The remaining sources have no clear counterparts at other wavelengths. Searches for galaxy clusters via the tSZ strongly rely on observations at 90 GHz, and the sources found have the potential to bias mass estimates of clusters. We compare our results to the Websky simulation that can be used to estimate the source contamination in galaxy cluster catalogs. While the simulation shows a good match to our observations at the clusters’ centers, it does not match our source distribution further out. Sources over 104″ from a cluster’s center bias the tSZ signal high, for some of the sources found, by over 50%. When averaged over the whole cluster population, the effect is smaller but still at a level of 1%–2%. We also discovered that unlike previous measurements and simulations, we see an enhancement of source counts in the outer regions of the clusters and fewer sources than expected in the centers of this tSZ-selected sample.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».