Alcock–Paczyński effect on void-finding
Notice bibliographique
Résumé
Under the assumption of statistical isotropy, and in the absence of directional selection effects, a stack of voids is expected to be spherically symmetric, which makes it an excellent object to use for an Alcock–Paczyński (AP) test. This test is commonly carried out using the void-galaxy cross-correlation function (CCF), which has emerged as a competitive probe, especially in combination with the galaxy-galaxy auto-correlation function. Current studies of the AP effect around voids assume that void-centre positions are influenced by the choice of fiducial cosmology in the same way as galaxy positions. We show that this assumption, though prevalent in the literature, is complicated by the response of void-finding algorithms to shifts in tracer positions. Using stretched simulation boxes to emulate the AP effect, we investigate how the void-galaxy CCF changes due to its presence, revealing an additional effect imprinted in the CCF that must be accounted for. The effect originates from the response of void finders to the distorted tracer field – which leads to reduction of the amplitude of the AP signal in the CCF – and thus depends on the specific void-finding algorithm used. We present results for four different void-finding packages, namely REVOLVER , VIDE , voxel , and the spherical void finder in the Pylians3 library, demonstrating how incorrect treatment of the AP effect results in biases in the recovered parameters, regardless of the technique used. Finally, we propose a method to alleviate this issue without resorting to complex and finder-specific modelling of the void-finder response to AP.
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 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 | 0,006 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».