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Enregistrement W4402473238 · doi:10.1051/0004-6361/202451230

<i>Euclid</i> preparation

2024· article· en· W4402473238 sur OpenAlexaff
T. Castro, A. Fumagalli, R. E. Angulo, S. Bocquet, S. Borgani, M. Costanzi, J. Dakin, K. Dolag, Pierluigi Monaco, A. Saro, E Sefusatti, N. Aghanim, L. Amendola, S. Andreon, C. Baccigalupi, Marco Baldi, C. Bodendorf, D. Bonino, E. Branchini, M. Brescia, A. Caillat, S. Camera, V. Capobianco, C. Carbone, J. Carretero, S Casas, M. Castellano, G. Castignani, S. Cavuoti, A. Cimatti, G. Congedo, C.J. Conselice, L Conversi, Y. Copin, A. Costille, F. Courbin, H. M. Courtois, A. Da Silva, H. Degaudenzi, G. De Lucia, A. M. Di Giorgio, M. Douspis, X. Dupac, S. Dusini, M. Farina, S. Farrens, S. Ferriol, P. Fosalba, M. Frailis, E. Franceschi, M. Fumana, S. Galeotta, B. Gillis, C. Giocoli, P. Gómez-Álvarez, A. Grazian, F Grupp, L. Guzzo, S. V. H. Haugan, W. Holmes, F. Hormuth, A. Hornstrup, S. Ilić, K. Jahnkę, M Jhabvala, B. Joachimi, E. Keihänen, S. Kermiche, A. Kiessling, M. Kilbinger, B. Kubik, M. Kunz, H. Kurki‐Suonio, P. B. Lilje, V. Lindholm, I. Lloro, E. Maiorano, O. Mansutti, O. Marggraf, K. Markovič, M. Martinelli, N. Martinet, F. Marulli, R. Massey, S. Maurogordato, E. Medinaceli, M. Melchior, Y. Mellier, M. Meneghetti, E. Merlin, G. Meylan, L. Moscardini, E. Munari, S.-M Niemi, C. Padilla Aranda, S Paltani, F. Pasian, K. Pedersen, Will J. Percival, V. Pettorino, S. Pires, G. Polenta, M. Poncet, L.A. Popa, L. Pozzetti, F. Raison, A. Renzi, G. Riccio, E. Romelli, M. Roncarelli, R Saglia, Z Sakr, J.-C Salvignol, Ariel G. Sánchez, D. Sapone, B. Sartoris, M. Schirmer, A. Secroun, S. Serrano, C. Sirignano, G. Sirri, L. Stanco, J. Steinwagner, P. Tallada-Crespí, A.N Taylor, I. Tereno, R. Toledo-Moreo, F. Torradeflot, I. Tutusaus, L. Valenziano, T. Vassallo, Yun Wang, J. Weller, A. Zacchei, G. Zamorani, E Zucca, A. Biviano, E. Bozzo, C. Burigana, M. Calabrese, D. Di Ferdinando, J.A. Escartin Vigo, F. Finelli⋆, J. Gracia-Carpio, S Matthew, N. Mauri, A Pezzotta, M. Pöntinen, C. Porciani, V. Scottez, M. Tenti, M Viel, M. Wiesmann, Y. Akrami, V. Allevato, S Anselmi, M. Archidiacono, F. Atrio‐Barandela, A. Balaguera-Antolínez, M. Ballardini, Daniele Bertacca, M. Béthermin, L Blot, L Blot, H. Böhringer, S Bruton, R. Cabanac, A Calabro, G Cañas-Herrera, A Cappi, F Caro, C. S. Carvalho, K. C. Chambers, Asantha Cooray, B. De, S. de la Torre, G. Desprez, A. Díaz‐Sánchez, Juan José Díaz, S. Di Domizio, H. Dole, S. Escoffier, A.G Ferrari, P.G Ferreira, I. Ferrero, A. Finoguenov, A. Fontana, F. Fornari, L. Gabarra, K Ganga, J. García-Bellido, V Gautard, E. Gaztañaga, F. Giacomini, F. Gianotti, G. Gozaliasl, C. M. Gutiérrez, A Hall, H Hildebrandt, J. Hjorth, A. Jiménez Muñoz, J. J. E. Kajava, V. Kansal, D. Karagiannis, C. C. Kirkpatrick, A.M.C Le Brun, J Le Graet, L. Legrand, J. Lesgourgues, T.I Liaudat, A. Loureiro, G. Maggio, M. Magliocchetti, F. Mannucci, C. J. A. P. Martins, L. Maurin, R. B. Metcalf, M Miluzio, A Montoro, A. Mora, Claudio Moretti, G. Morgante, S. Nadathur, N. A. Walton, L. Pagano, L Patrizii, V. Popa, D. Potter, I Risso, P.-F Rocci, M Sahlén, E Sarpa, Aurel Schneider, M. Sereno, A. Spurio Mancini, Joachim Stadel, K Tanidis, C. Tao, N Tessore, G. Testera, R. Teyssier, Sune Toft, S. Tosi, A. Troja, M Tucci, C. Valieri, J. Väliviita, D. Vergani, G Verza, P Vielzeuf

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensSaint Mary's UniversityPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Astronomical Observatory of JapanNorsk RomsenterAgenția Spațială RomânăIstituto Nazionale di AstrofisicaEuropean Space AgencyAgenzia Spaziale ItalianaFundação para a Ciência e a TecnologiaMagyar Tudományos AkadémiaMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaEuropean CommissionNational Aeronautics and Space AdministrationDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésPhysicsAstrophysicsLambdaHaloCosmologyCalibrationAstronomyGalaxyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Euclid mission, designed to map the geometry of the dark Universe, presents an unprecedented opportunity for advancing our understanding of the cosmos through its photometric galaxy cluster survey. Central to this endeavor is the accurate calibration of the mass- and redshift-dependent halo bias (HB), which is the focus of this paper. Our aim is to enhance the precision of HB predictions, which is crucial for deriving cosmological constraints from the clustering of galaxy clusters. Our study is based on the peak-background split (PBS) model linked to the halo mass function (HMF), and it extends it with a parametric correction to precisely align with results from an extended set of N-body simulations carried out with the OpenGADGET3 code. Employing simulations with fixed and paired initial conditions, we meticulously analyzed the matter-halo cross-spectrum and modeled its covariance using a large number of mock catalogs generated with Lagrangian perturbation theory simulations with the PINOCCHIO code. This ensures a comprehensive understanding of the uncertainties in our HB calibration. Our findings indicate that the calibrated HB model is remarkably resilient against changes in cosmological parameters, including those involving massive neutrinos. The robustness and adaptability of our calibrated HB model provide an important contribution to the cosmological exploitation of the cluster surveys to be provided by the Euclid mission. This study highlights the necessity of continuously refining the calibration of cosmological tools such as the HB to match the advancing quality of observational data. As we project the impact of our calibrated model on cosmological constraints, we find that given the sensitivity of the Euclid survey, a miscalibration of the HB could introduce biases in cluster cosmology analysis. Our work fills this critical gap, ensuring the HB calibration matches the expected precision of the Euclid survey.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,489

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1460,136

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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