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Enregistrement W4416652270 · doi:10.1051/0004-6361/202556287

Magnetic fields in the Shapley Supercluster core with POSSUM: Challenging model predictions

2025· article· en· W4416652270 sur OpenAlexafffund
D. Alonso-López, S.P. O'Sullivan, A. Bonafede, Ludwig M. Böss, C. Stuardi, E. Osinga, Cameron L. Van Eck, E. Carretti, Jennifer West, Takuya Akahori, S. Giacintucci, A. Khadir, Yik Ki, S. Malik, N. M. McClure‐Griffiths, L. Rudnick, Benjamin Seidel, Sudhanshu Tiwari, T. Venturi

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensDominion Astrophysical ObservatoryUniversity of TorontoHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchAgencia Estatal de InvestigaciónNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Western AustraliaNuclear Safety and Security CommissionUniversity of TorontoDeutsche ForschungsgemeinschaftEuropean Regional Development FundEuropean CommissionCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationAustralian GovernmentBanco SantanderScience and Industry Endowment FundUniversidad Complutense de MadridAgence Nationale de la RechercheComunidad de MadridCanada Research ChairsNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésFaraday effectSupercluster (genetic)Galaxy clusterMagnetic fieldGalaxyMeasure (data warehouse)Field (mathematics)RedshiftCluster (spacecraft)Magnetohydrodynamic turbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. Faraday rotation measure (RM) grids provide a sensitive means to trace magnetized plasma across a wide range of cosmic environments. Aims. We study the RM signal from the Shapley Supercluster core (SSC) in order to constrain the magnetic field properties of its gas. The SSC region consists of two galaxy clusters, A3558 and A3562, and two galaxy groups between them, at z ≃ 0.048. Methods. We combined RM Grid data with thermal Sunyaev-Zeldovich effect data, obtained from the POlarisation Sky Survey of the Universe’s Magnetism (POSSUM) pilot survey, and Planck, respectively. To robustly determine the gas density, its magnetic field properties, and their correlation | B | ∝ n e η , we studied the RM scatter in the SSC region (𝔖 RM ) and its behavior as a function of distance to the nearest cluster and/or group ( d nrst ). We compared observational results with semi-analytic Gaussian random field models and more realistic cosmological magnetohydrodynamical (MHD) simulations. Results. With a sky-density of 36 RMs/deg 2 , we detect an excess RM scatter of 30.5 ± 4.6 rad/m 2 in the SSC region. When we compare with models, we find an average magnetic field strength of ∼1−3 μG (in the groups and clusters). The 𝔖 RM ( d nrst ) profile, derived from data ranging from ∼0.3−1.8 r 500 for all objects, is systematically flatter than expected compared to the models, with η < 0.5 being favored. Despite this discrepancy, we find that cosmological MHD simulations matched to the SSC structure most closely align with scenarios where the magnetic field is amplified by the turbulent velocity ( v turb ) in the intercluster regions B ℱ ∝ n e 1/2 v turb on scales d nrst ≲ 0.8. Conclusions. The dense RM grid and precision provided by POSSUM allows us to probe magnetized gas in the SSC clusters and groups on scales within and beyond their r 500 . Flatter-than-expected RM scatter profiles reveal a significant challenge in reconciling observations with even the most realistic predictions from cosmological MHD simulations in the outskirts of interacting clusters.

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)0,003
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,198
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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