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Enregistrement W6910590478 · doi:10.48550/arxiv.astro-ph/0205386

The Sunyaev-Zeldovich effect in CMB-calibrated theories applied to the Cosmic Background Imager anisotropy power at l > 2000

2002· preprint· en· W6910590478 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueCERN Document Server (European Organization for Nuclear Research) · 2002
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCosmology and Gravitation Theories
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCosmic microwave backgroundAnisotropySpectral densityCosmic background radiationAnomaly (physics)Background radiationRange (aeronautics)ElectronCosmic ray

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We discuss the nature of the possible high-l excess in the Cosmic Microwave Background (CMB) anisotropy power spectrum observed by the Cosmic Background Imager (CBI). We probe the angular structure of the excess in the CBI deep fields and investigate whether it could be due to the scattering of CMB photons by hot electrons within clusters, the Sunyaev-Zeldovich (SZ) effect. We estimate the density fluctuation parameters for amplitude, sigma_8, and shape, Gamma, from CMB primary anisotropy data and other cosmological data. We use the results of two separate hydrodynamical codes for Lambda-CDM cosmologies, consistent with the allowed sigma_8 and Gamma values, to quantify the expected contribution from the SZ effect to the bandpowers of the CBI experiment and pass simulated SZ effect maps through our CBI analysis pipeline. The result is very sensitive to the value of sigma_8, and is roughly consistent with the observed power if sigma_8 ~ 1. We conclude that the CBI anomaly could be a result of the SZ effect for the class of Lambda-CDM concordance models if sigma_8 is in the upper range of values allowed by current CMB and Large Scale Structure (LSS) data.

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)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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