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Enregistrement W7095673854

Preprint typeset using L ATEX style emulateapj v. 11/26/04 THE SL2S GALAXY-SCALE GRAVITATIONAL LENS SAMPLE. I. THE ALIGNMENT OF MASS AND LIGHT IN MASSIVE EARLY-TYPE GALAXIES AT Z = 0.2 − 0.9

2012· article· en· W7095673854 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueQualitative Comparative Analysis Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGravitational lensGalaxyDark matterWeak gravitational lensingMass distributionStrong gravitational lensingGravitationTelescope
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study the relative alignment of mass and light in a sample of 16 massive early-type galaxies at z = 0.2 − 0.9 that act as strong gravitational lenses. The sample was identified from deep multiband images obtained as part of the Canada France Hawaii Telescope Legacy Survey as part of the Strong Lensing Legacy Survey (SL2S). Higher resolution follow-up imaging is available for a subset of 10 systems. We construct gravitational lens models and infer total enclosed mass, elongation, and position angle of the mass distribution. By comparison with the observed distribution of light we infer that there is a substantial amount of external shear with mean value 〈γext 〉 = 0.12 ± 0.05, arising most likely from the environment of the SL2S lenses. In a companion paper, we combine these measurements with follow-up Keck spectroscopy to study the evolution of the stellar and dark matter content of early-type galaxies as a function of cosmic time. Subject headings: galaxies: fundamental parameters — gravitational lensing: strong lenging to measure accurately the relative distribution of baryonic and dark matter on sub-galactic scales. By-andlarge, traditional methods require the presence of a luminous

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,578

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5950,383

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,299 · 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.

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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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