MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4415026160 · doi:10.1051/0004-6361/202554352

The eROSITA view on the halo mass–temperature relation: From low-mass groups to massive clusters

2025· article· en· W4415026160 sur OpenAlexfundno aff
V. Toptun, P. Popesso, I. Marini, K. Dolag, G. Lamer, Xiaorui Yang, B. Csizi, L. Lovisari, S. Ettori, Veronica Biffi, S. Vladutescu-Zopp, A. Dev, D. Mazengo, A. Merloni, J. Comparat, G. Ponti, E. Bulbul

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNextGenerationEURussian Academy of SciencesLeibniz-GemeinschaftHORIZON EUROPE Framework ProgrammeRheinische Friedrich-Wilhelms-Universität BonnInstitut sur la Nutrition et les Aliments FonctionnelsIstituto Nazionale di AstrofisicaLeibniz-Institut für Astrophysik PotsdamEuropean Research CouncilÖsterreichische ForschungsförderungsgesellschaftUniversität HamburgDeutsche ForschungsgemeinschaftMax-Planck-GesellschaftEberhard Karls Universität TübingenEuropean CommissionBundesministerium für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie
Mots-clésHaloIntracluster mediumGalaxyBaryonGalaxy clusterGalaxy groupGalaxy formation and evolutionScalingGalaxy groups and clusters

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Galaxy groups and clusters are among the best probes of structure formation and growth in a cosmological context. Most of their baryonic component is dominated by hot plasma, known as the intracluster medium (ICM) in clusters or the intragroup medium (IGrM) in groups. Their thermodynamical properties serve as indicators of the halo’s dynamical state and can be used to determine halo mass in the self-similar scenario. However, baryonic processes, such as AGN feedback and gas cooling, may affect the global properties of the ICM, especially in the group regime. These effects might lead to deviations from self-similar predictions in the scaling relations of galaxy groups, while they remain in place for massive galaxy clusters. Additionally, the low-mass end of the scaling relations, ranging from 10 13 to 10 14 M ⊙ , remains unclear and poorly populated, as current X-ray surveys detect only the brightest groups. Here, we present the mass-temperature relation across the entire mass range, from massive clusters to low-mass groups (10 13 M ⊙ ), as observed by eROSITA. Using spectral stacking from the first eROSITA All-Sky Survey data for optically selected galaxy groups, we find that, in the lower mass range, galaxy groups follow the power-law relation known for galaxy clusters. We provide the best-fit mass–temperature relation, validated over two decades in halo mass, as follows: log 10 ( M 500 / M ⊙ ) = (1.65 ± 0.11)⋅log 10 ( T X /1 keV)+(13.38 ± 0.05). We further validate these results by conducting the same stacking procedure on mock eRASS:4 data using the M AGNETICUM hydrodynamical simulation. This indicates that AGN feedback is more likely to affect the distribution of baryons in the intragroup medium rather than the overall halo gas temperature. No significant changes in the slope of the mass-temperature relation suggest that temperature can serve as a reliable mass proxy across the entire mass range. This supports the use of temperature-derived masses, particularly in cosmological studies, significantly broadening the mass range and enabling applications such as improving cluster mass function studies and cosmological parameter estimates.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,188 · 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'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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAstronomy and Astrophysics→Même sujetStellar, planetary, and galactic studies→Travaux en français237 207→