Notice bibliographique
Résumé
We determine the mass scale of Planck galaxy clusters using gravitational lensing mass measurements from the Cluster Lensing And Supernova survey with Hubble (CLASH). We have compared the lensing masses to the Planck Sunyaev-Zeldovich (SZ) mass proxy for 21 clusters in common, employing a Bayesian analysis to simultaneously fit an idealized CLASH selection function and the distribution between the measured observables and true cluster mass. We used a tiered analysis strategy to explicitly demonstrate the importance of priors on weak lensing mass accuracy. In the case of an assumed constant bias, bSZ, between true cluster mass, M500, and the Planck mass proxy, MPL, our analysis constrains 1−bSZ = 0.73 ± 0.10 when moderate priors on weak lensing accuracy are used, including a zero-mean Gaussian with standard deviation of 8% to account for possible bias in lensing mass estimations. Our analysis explicitly accounts for possible selection bias effects in this calibration sourced by the CLASH selection function. Our constraint on the cluster mass scale is consistent with recent results from the Weighing the Giants program and the Canadian Cluster Comparison Project. It is also consistent, at 1.34σ, with the value needed to reconcile the Planck SZ cluster counts with Planck’s base ΛCDM model fit to the primary cosmic microwave background anisotropies.
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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 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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 ».