Two novel methods of measuring cosmic distances in the Universe
Notice bibliographique
Résumé
We present two novel methods of distance measurement using photometric techniques. We compare the methods to each other and independently created methods to measure photometric redshifts.The first method we present in this thesis is based on SFR of galaxies which are typically either star forming, quenched, or in transition between the two. This causes the SFR measurements to group up into two distinct and well defined groups in SFR-M? space. We measure how these groups evolve with redshift and see a distinct non degenerate evolutionary path which makes it possible to use it for distance measurements. Since this method requires measurements of several different galaxies we apply this method to several galaxy clusters to test it and see how well it works.The second method uses BL Lac objects to measure distance. While using these objects is not by itself a novel concept, we do extract the host galaxy magnitudes needed to measure the distance in a way that has not before been done on this large an amount of data. We also present several thousand new BL Lac candidates in the SDSS BOSS catalogue which has not previously undergone a systematic and dedicated search for BL Lacs. By doing this we also find many more radio quiet BL Lac like objects which have previously not been detected in a high enough number to properly analyse through the use of statistics.Finally we compare the two methods to each other as well with an independent photometric redshift method as well as measure the Hubble constant to be able to compare the methods to the distance ladder as a whole. Here the SFR method does not match up well to the independent methods giving worse results, but the BL Lac method give results with similar precision to the independent methods.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».