TDCOSMO
Notice bibliographique
Résumé
We reanalyzed spectra that were taken as part of the SL2S lens galaxy survey with the goal to obtain the stellar velocity dispersion with a precision and accuracy sufficient for time-delay cosmography. In order to achieve this goal, we imposed stringent cuts on the signal-to-noise ratio (S/N), and employed recently developed methods to mitigate and quantify residual systematic errors that are transferred from template libraries and fitting process. We also quantified the covariance across the sample. For galaxy spectra with S/N > 20/Å, our new measurements have an average random uncertainty of 3–4%, an average systematic uncertainty of 2%, and a covariance across the sample of 1%. We find a negligible covariance between spectra taken with different instruments. The systematic uncertainty and covariance need to be included when the sample is used as an external dataset in time-delay cosmography. We revisited empirical scaling relations of lens galaxies based on the improved kinematics. We show that the SL2S sample, the TDCOSMO time-delay lens sample, and the lower-redshift SLACS sample follow the same correlation of the effective radius, stellar velocity dispersion, and lensing mass, known as the lensing-mass fundamental plane, as the previously derived correlation that assumed isothermal mass profiles for the deflectors. We also derived for the first time the lensing-mass fundamental plane assuming free power-law mass density profiles, and we show that the three samples also follow the same correlation. This is consistent with a scenario in which massive galaxies evolve by growing their radii and mass, but stay within the plane.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 0,043 |
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 ».