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Enregistrement W4404138936 · doi:10.1088/1475-7516/2024/11/003

Extending MGCAMB tests of gravity to nonlinear scales

2024· article· en· W4404138936 sur OpenAlexafffund
Zhuangfei Wang, Daniela Saadeh, K. Koyama, Levon Pogosian, Benjamin Bose, Lanyang Yi, Gong‐Bo Zhao

Notice bibliographique

RevueJournal of Cosmology and Astroparticle Physics · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCosmology and Gravitation Theories
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaScience and Technology Facilities CouncilUK Research and Innovation
Mots-clésPhysicsNonlinear systemStatistical physicsFifth forceTheoretical physicsDark energyCosmologyAstrophysicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Modified Growth with CAMB (MGCAMB) is a patch for the Einstein-Boltzmann solver CAMB for cosmological tests of gravity. Until now, MGCAMB was limited to scales well-described by linear perturbation theory. In this work, we extend the framework with a phenomenological model that can capture nonlinear corrections in a broad range of modified gravity theories. The extension employs the publicly available halo model reaction code ReACT, developed for modeling the nonlinear corrections to cosmological observables in extensions of the ΛCDM model. The nonlinear extension makes it possible to use a wider range of data from large scale structure surveys, without applying a linear scale cut. We demonstrate that, with the 3×2pt Dark Energy Survey data, we achieve a stronger constraint on the linear phenomenological functions μ and Σ, after marginalzing over the additional nonlinear parameter p 1, compared to the case without the nonlinear extension and using a linear cut. The new version of MGCAMB is now forked with CAMB on GitHub allowing for compatibility with future upgrades.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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