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Enregistrement W4403683932 · doi:10.1088/1475-7516/2024/10/074

Cosmological forecasts from the combination of Stage-IV photometric galaxy surveys and the magnification from forthcoming GW observatories

2024· article· en· W4403683932 sur OpenAlexaff
Matteo Beltrame, Marco Bonici, C. Carbone

Notice bibliographique

RevueJournal of Cosmology and Astroparticle Physics · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsGalaxyAstrophysicsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this work we have investigated the synergy between Stage-IV galaxy surveys and future GW observatories for constraining the underlying cosmological model of the Universe, focussing on photometric galaxy clustering, cosmic shear and GW magnification as cosmological probes. We have implemented a Fisher matrix approach for the evaluation of the full 6×2pt statistics composed by the angular power spectra of the single probes together with their combination. For our analysis, we have in particular considered dynamical dark energy and massive neutrino scenarios. We have found that the improvement to galaxy survey performance is below 1%, in the case of ℓ GW max=100 and a luminosity distance error of σ dL /dL =10%. However, when extending the analysis to ℓ GW max=1000, we find that the GW magnification improves the galaxy survey performance on all the cosmological parameters, reducing their errors by 3%-5%, when σ dL /dL =10%, and by 10%-18% when σ dL /dL =1%, especially for Mν , w 0 and wa . However, here our analysis is unavoidably optimistic: a much more detailed and realistic approach will be needed, especially by including systematic effects. But we can conclude that, in the case of future gravitational wave observatories, the inclusion of the gravitational wave magnification can improve Stage-IV galaxy surveys performance on constraining the underlying cosmological model of the Universe.

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)0,010
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 GPT0,241
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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