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Enregistrement W7108204497 · doi:10.48550/arxiv.2511.22732

EMU and Euclid: Detection of a radio-optical galaxy clustering cross-correlation signal between the Evolutionary Map of the Universe and Euclid

2025· preprint· W7108204497 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2025
Typepreprint
Langue
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobustness (evolution)Cluster analysisGalaxyRedshiftSIGNAL (programming language)Measure (data warehouse)Redshift surveyUniverse

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synergies between large-scale radio-continuum and optical/near-infrared galaxy surveys are a powerful tool for cosmology. Cross-correlating these surveys can constrain the redshift distribution of radio sources, mitigate systematic effects, and place constraints on cosmological models. We perform the first measurement of the clustering cross-spectrum between radio-continuum sources in the Evolutionary Map of the Universe (EMU) survey and galaxies from the ESA Euclid satellite mission's Q1 release. Our goal is to detect and characterise the cross-correlation signal, test its robustness against systematic effects, and compare our measurements with theoretical predictions. We use data from the Australian SKA Pathfinder's EMU Main Survey, which overlaps with the Euclid Deep Field South. We generate two radio-source catalogues using different source finders to create galaxy maps. We measure the harmonic-space cross-correlation signal using a pseudo-spectrum estimator. The measured signal is compared to theoretical predictions based on a ΛCDM cosmology, using several models for the EMU source redshift distribution and bias. We report detection above 8σ of the cross-correlation signal consistent across all tested models and data sets. The measured cross-spectra from the two radio catalogues are in excellent agreement, demonstrating that the cross-correlation is robust against the choice of source-finding algorithm. The measured signal also agrees with theoretical models developed from previous cross-correlation studies and simulations. This pathfinder study establishes a statistically significant cross-correlation between EMU and Euclid. The robustness of the signal is a crucial validation of the methodology, paving the way for future large-scale analyses leveraging the full power of this synergy to constrain cosmological parameters and our understanding of galaxy evolution.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,158 · 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'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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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