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Enregistrement W4406516882 · doi:10.1051/0004-6361/202452028

Detecting clusters and groups of galaxies populating the local Universe in large optical spectroscopic surveys

2025· article· en· W4406516882 sur OpenAlexafffund
I. Marini, Paola Popesso, K. Dolag, Matías Bravo, A. S. G. Robotham, E. Tempel, Qi Li, Xiaorui Yang, B. Csizi, P. Behroozi, V. Biffi, A. Biviano, G. Lamer, Nicola Malavasi, D. Mazengo, V. Toptun

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaLeibniz-GemeinschaftResearch Executive AgencyHORIZON EUROPE Marie Sklodowska-Curie ActionsHORIZON EUROPE Framework ProgrammeEuropean Research CouncilEesti TeadusagentuurEuropean CommissionMcMaster University
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGalaxyGalaxy clusterUniverseAstronomyGalaxy groups and clustersGalaxy groupLuminous infrared galaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. With the advent of wide-field cosmological surveys, samples of hundreds of thousands of spectroscopically confirmed galaxy groups and clusters are becoming available. While these large datasets offer a valuable tool to trace the baryonic matter distribution, controlling systematics in the identification of host dark-matter halos and estimating their properties remains crucial. Aims. We intend to evaluate the predictions of retrieving the population of cluster and group of galaxies using three group-detection methods on a simulated dataset replicating the GAMA survey selection. Our goal is to understand the systematics and selection effects of each group finder, which will be instrumental for interpreting the unprecedented volume of spectroscopic data from SDSS, GAMA, DESI, and WAVES, and for leveraging optical catalogues in the (X-ray) eROSITA era to quantify the baryonic mass in galaxy groups. Methods. We simulated a spectroscopic galaxy survey in the local Universe (down to z < 0.2 and stellar mass completeness M ⋆ ≥ 10 9.8 M ⊙ ) using a lightcone based on the cosmological hydrodynamical simulation Magneticum. We assessed the completeness and contamination levels of the reconstructed halo catalogues and analysed the reconstructed membership. Finally, we evaluated the halo-mass recovery rate of the group finders and explored potential improvements. Results. All three group finders demonstrate high completeness levels (> 80%) on the galaxy group and cluster scales, confirming that optical selection is suitable for probing dense regions in the Universe. Contamination at the low-mass end ( M 200 < 10 13 M ⊙ ) is caused by interlopers and fragmentation. Galaxy membership is at least 70% accurate above the group-mass scale; however, inaccuracies can lead to systematic biases in halo-mass determination using the velocity dispersion of galaxy members. We recommend using other halo-mass proxies less affected by contamination – such as total stellar luminosity or mass – to recover accurate halo masses. Further analysis of the cumulative luminosity function of the galaxy members has shown remarkable accuracy in the group finders’ predictions of the galaxy population. Conclusions. These results confirm the reliability and completeness of the spectroscopic catalogues compiled by these state-of-the-art group finders. This paves the way for studies that require large sets of spectroscopically confirmed galaxy groups and clusters or studies of galaxy evolution in different environments.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,590
Score d'incertitude au seuil0,852

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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