Optimal constraints on Primordial non-Gaussianity with the eBOSS DR16 quasars in Fourier space
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present constraints on the amplitude of local Primordial Non-Gaussianities (PNG), f NL , using the quasar sample in the Sloan Digital Sky Survey IV extended Baryon Oscillation Spectroscopic Survey (eBOSS) Data Release 16 (DR16). We analyze the power spectrum monopole, testing for the presence of scale-dependent galaxy bias induced by local PNG. Our analysis makes use of optimal redshift weights that maximize the response of the quasar sample to the possible presence of non-zero PNG. We find -4 < f NL < 27 at 68% confidence level, which is among the strongest bounds with Large Scale Structure data. The optimal analysis reduces the error bar by ~10% compared to the standard one, but this improvement is lower than the one expected from previous forecasts. In addition, the larger volume of this dataset, when compared to previous releases of the eBOSS quasar catalog, does not always correspond to a reduction of the final uncertainty on local PNG. This could suggest the presence of still unknown systematic effects in the data. If the quasars have a lower response to local PNG, our optimal constraint becomes -23 < f NL < 21 at 68%, with an improvement of 30% over standard analyses. We also show how to use the optimal weights to put data-driven priors on the sample's response to local PNG.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».