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Enregistrement W4401769955 · doi:10.3847/1538-4357/ad5cee

Constraining Cosmological Parameters Using the Splashback Radius of Galaxy Clusters

2024· article· en· W4401769955 sur OpenAlexafffund
Roan Haggar, Yuba Amoura, Charlie T. Mpetha, James E. Taylor, Kris Walker, Chris Power

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlliance de recherche numérique du CanadaLeverhulme Trust
Mots-clésPhysicsAstrophysicsRedshiftGalaxy clusterWeak gravitational lensingGalaxyCluster (spacecraft)UniverseRADIUS

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cosmological parameters such as ΩM and σ 8 can be measured indirectly using various methods, including galaxy cluster abundance and cosmic shear. These measurements constrain the composite parameter S 8, leading to degeneracy between ΩM and σ 8. However, some structural properties of galaxy clusters also correlate with cosmological parameters, due to their dependence on a cluster’s accretion history. In this work, we focus on the splashback radius, an observable cluster feature that represents a boundary between a cluster and the surrounding Universe. Using a suite of cosmological simulations with a range of values for ΩM and σ 8, we show that the position of the splashback radius around cluster-mass halos is greater in cosmologies with smaller values of ΩM or larger values of σ 8. This variation breaks the degeneracy between ΩM and σ 8 that comes from measurements of the S 8 parameter. We also show that this variation is, in principle, measurable in observations. As the splashback radius can be determined from the same weak lensing analysis already used to estimate S 8, this new approach can tighten low-redshift constraints on cosmological parameters, either using existing data, or using upcoming data such as that from Euclid and LSST.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,225 · 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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