Astronomy & Astrophysics manuscript no. (will be inserted by hand later) Cosmic Shear Analysis with CFHTLS Deep data ⋆
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We present the first cosmic shear measurements obtained from the T0001 release of the Canada-France-Hawaii Telescope Legacy Survey. The data set covers three uncorrelated patches (D1, D3 and D4) of one square degree each, observed in u ∗ , g ′ , r ′ , i ′ and z ′ bands, to a depth of i ′ = 25.5. The deep, multi-colour observations in these fields allow for several data-quality controls. The lensing signal is detected in both r ′ and i ′ bands and shows similar amplitude and slope in both filters. B-modes are found to be statistically zero at all scales. Using multicolour information, we derived a photometric redshift for each galaxy and use this to separate the background source sample into low-z and high-z subsamples. A stronger shear signal is detected from the high-z subsample than from the low-z subsample, as expected from weak lensing tomography. While further work is needed to model the effects of errors in the photometric redshifts, this result suggests that it will be possible to obtain constraints on the growth of dark matter fluctuations with lensing wide field surveys. The combined Deep and Wide surveys give σ8 = 0.89 ±0.06 assuming the Peacock & Dodds non-linear scheme (P&D), and σ8 = 0.86 ±0.05 for the halo model and Ωm = 0.3. We assumed a Cold Dark Matter model with flat geometry and have marginalized over
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,173 | 0,115 |
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 ».