HerMES: SPIRE emission from radio-selected active galactic nuclei★
Notice bibliographique
Résumé
We examine the rest-frame far-infrared emission from powerful radio sources with 1.4-GHz luminosity densities of 25 ≤ log(L1.4/W Hz−1) ≤ 26.5 in the extragalactic Spitzer First Look Survey field. We combine Herschel/SPIRE flux densities with Spitzer/Infrared Array Camera and Multiband Imaging Photometer for Spitzer infrared data to obtain total (m) infrared luminosities for these radio sources. We separate our sources into a moderate, 0.4 < z < 0.9, and a high, 1.2 < z < 3.0, redshift sub-sample and we use Spitzer observations of a z < 0.1 3CRR sample as a local comparison. By comparison to numbers from the Square Kilometre Array (SKA) Simulated Skies, we find that our moderate-redshift sample is complete and our high-redshift sample is 14 per cent complete. We constrain the ranges of mean star formation rates (SFRs) to be 3.4–4.2, 18–41 and 80–581 M⊙ yr−1 for the local, moderate- and high-redshift samples, respectively. Hence, we observe an increase in the mean SFR with increasing redshift which we can parametrize as ∼(1 + z)Q, where Q = 4.2 ± 0.8. However, we observe no trends of mean SFR with radio luminosity within the moderate- or high-redshift bins. We estimate that radio-loud active galactic nuclei (AGN) in the high-redshift sample contribute 0.1–0.5 per cent to the total SFR density at that epoch. Hence, if all luminous starbursts host radio-loud AGN we infer a radio-loud phase duty cycle of 0.001–0.005.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».