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Enregistrement W4415716611 · doi:10.1051/0004-6361/202453253

The perils of stacking optically selected groups in eROSITA data

2025· article· en· W4415716611 sur OpenAlexaff
I. Marini, K. Dolag, G. Lamer, B. Csizi, S. Vladutescu-Zopp, V. Biffi, A. Robothan, Matías Bravo, E. Tempel, A. Biviano, L. Lovisari, S. Ettori, Matteo Angelinelli, Simon P. Driver, V. Toptun, D. Mazengo, A. Merloni, Tony Mroczkowski, Johan Comparat, G. Ponti, E. Bulbul

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurface brightnessGalaxyBrightnessStackingHaloLuminosityRadiative transferGalaxy group

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. Hydrodynamical simulation predictions are often compared with observational data without fully accounting for systematics and biases specific to observational techniques. In this study, we used the magnetohydrodynamical simulation Magneticum to create a mock dataset that replicates the observational data available for analyzing hot gas properties in extensive galaxy group samples. Aims. Specifically, we simulated eROSITA eRASS:4 data along with a GAMA-like galaxy spectroscopic survey from the same lightcone and generated mock, optically selected galaxy catalogs using widely employed group-finding algorithms. We then applied an observational stacking technique to the mock eRASS:4 observations, and used the mock group catalogs as priors to determine the average properties of the underlying group population. This approach serves two primary purposes: (i) to produce predictions that incorporate observational systematics, and (ii) to assess these systematics and evaluate the reliability of the stacking technique in deriving the average X-ray properties of galaxy groups from eROSITA data. Methods. We provide the predicted X-ray emission of the Magneticum divided into all contributions of AGN, X-ray binaries (XRBs), and Intra-Group Medium (IGrM) per bin of halo mass. The predicted AGN and XRB contamination dominates the X-ray surface brightness profile emission in all halos with masses below 10 13 M ⊙ , which contains the majority of low X-ray luminosity AGN. We tested the reliability of the stacking technique in reproducing the input X-ray surface brightness and electron density profile for all tested optical group selection algorithms. We considered completeness and contamination of the prior samples, miscentering of the optical group center, uncertainties in determining the X-ray emissivity due to the assumptions of mean gas temperature and metallicity, and systematics in the available halo mass proxy. Results. The primary source of systematics in our analysis arises from the precision of the halo mass proxy, which might impact the estimation of X-ray surface brightness profiles when utilized as a prior, and derived scaling relations. Our analysis displays the L X –mass relationships produced by stacking various optically selected group priors and reveals that, in each instance, the slope of these relations appears somewhat flatter than the input relation, though still in agreement with observational data. We retrieve the f gas –mass relation within R 500 effectively and find agreement between the predictions and observational data. Conclusions. These systematic errors must be considered when comparing the results of any stacking technique with other works in the literature based on different prior catalogs, detections, or predictions.

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)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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