Modelling the impact of quasar redshift errors on the full-shape analysis of correlations in the Lyman-α forest
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In preparation for the first cosmological measurements from the full shape of the Lyman-$\alpha$ (Ly $\alpha$) forest from Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI), we must carefully model all relevant systematics that might bias our analysis. It has been shown that random quasar redshift errors produce a smoothing effect on the mean quasar continuum in the Ly $\alpha$ forest region. This, in turn, gives rise to spurious features in the Ly $\alpha$ autocorrelation and its cross-correlation with quasars. Using synthetic data sets based on the DESI survey, we confirm that the impact on baryon acoustic oscillation measurements is small, but that a bias is introduced to parameters which depend on the full shape of our correlations. We combine a model of this contamination in the cross-correlation with a new model we introduce here for the autocorrelation. These are parametrized by three parameters, which, when included in a joint fit to both correlation functions, successfully eliminate any impact of redshift errors on our full-shape constraints. We also present a strategy for removing this contamination from real data, by removing $\sim$0.3 per cent of correlating pairs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».