Structure formation with cosmic strings
Bibliographic record
Abstract
De nouvelles fenêtres d’observation de l’univers à haut redshift s’ouvrent, remettant en question le modèle cosmologique standard. Les fluctuations gaussiennes prédites par le modèle standard de mati`ere noire froide Lambda rencontrent des difficultés à expliquer certaines observations à haut redshift. Les cordes cosmiques, en tant que perturbations non gaussiennes supplémentaires dans l’univers primordial, pourraient accélérer la formation des structures et résoudre certains de ces problèmes. Cette thèse explore l’impact des cordes cosmiques sur la formation des structures à haut redshift. Après une introduction générale, elle se compose de trois articles publiés. Le premier article calcule analytiquement la distribution des halos formés à partir de boucles de cordes cosmiques, offrant une explication possible aux galaxies détectées à haut redshift par le télescope spatial James Webb. Le deuxième article étudie la formation et l’évolution des halos engendrés par ces boucles à l’aide de simulations N-corps, montrant que la fonction de masse des halos obtenue numériquement est en bon accord avec les prédictions analytiques. Enfin, le troisième article approfondit l’analyse de l’accrétion sur les boucles de cordes cosmiques oscillantes, en les considérant comme des sources étendues plutôt que comme des masses ponctuelles.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".