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Enregistrement W4417467478 · doi:10.48550/arxiv.2512.14212

Exploring Cosmic Dawn with PANORAMIC II: Cosmic Variance and Galaxy Clustering at $z\sim10$

2025· preprint· W4417467478 sur OpenAlexfundno aff
Andrea Weibel, Christian Kragh Jespersen, Pascal A. Oesch, Christina C. Williams, Rachel Bezanson, Gabriel Brammer, Aidan P. Cloonan, Pratika Dayal, Anne Hutter, Zhiyuan Ji, Michael V. Maseda, Marko Shuntov, Katherine E. Whitaker

Notice bibliographique

RevueArXiv.org · 2025
Typepreprint
Langue
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSpace Telescope Science InstituteNational Research FoundationDanmarks GrundforskningsfondNational Aeronautics and Space AdministrationStaatssekretariat für Bildung, Forschung und InnovationSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésGalaxyCOSMIC cancer databaseConstraint (computer-aided design)Cosmic varianceCluster analysisVariance (accounting)ScalingMeasure (data warehouse)Galaxy formation and evolution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Observational campaigns with JWST have revealed a higher-than-expected abundance of UV-bright galaxies at $z\gtrsim10$, with various proposed theoretical explanations. A powerful complementary constraint to break degeneracies between different models is galaxy clustering. In this paper, we combine PANORAMIC pure parallel and legacy imaging along 34 independent sightlines to measure the cosmic variance ($σ_{\rm CV}$) in the number counts of Lyman break galaxies at $z\sim10$ which is directly related to their clustering strength. We find $σ_{\rm CV}=0.96^{+0.20}_{-0.18}$, $1.46^{+0.54}_{-0.44}$, and $1.71^{+0.72}_{-0.59}$ per NIRCam pointing ($\sim9.7\,{\rm arcmin}^2$, $\lesssim1.5\,{\rm pMpc}$ at $z\sim10$) for galaxies with M$_{\rm UV}<-19.5$, $-20$, and $-20.5$. Comparing to galaxies in the fiducial UniverseMachine, we find that $σ_{\rm CV}$ is consistent with our measurements, but that the number densities are a factor $\gtrsim5$ lower. We implement simple models in the UniverseMachine that represent different physical mechanisms to enhance the number density of UV-bright galaxies. All models decrease $σ_{\rm CV}$ by placing galaxies at fixed M$_{\rm UV}$ in lower mass halos, but to varying degrees. Combined constraints on $σ_{\rm CV}$ and the UVLF thus tentatively disfavor models that globally increase the star formation efficiency (SFE) or the scatter in the M$_{\rm UV}$-$M_{\rm halo}$ relation, while models that decrease the mass-to-light ratio, or assume a power-law scaling of the SFE with $M_{\rm halo}$ agree better with the data. We show that with sufficient additional independent sightlines, robust discrimination between models is possible, paving the way for powerful constraints on the physics of early galaxy evolution through NIRCam pure parallel imaging.

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)0,001
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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