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Enregistrement W1965699302 · doi:10.1086/595746

An Improved Method for Using Mg <scp>ii</scp> to Estimate Black Hole Masses in Active Galactic Nuclei

2008· article· en· W1965699302 sur OpenAlexaff
Christopher A. Onken, Juna A. Kollmeier

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensDominion Astrophysical ObservatoryHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsActive galactic nucleusAstrophysicsRedshiftLuminositySkyBlack hole (networking)Line (geometry)QuasarAccretion (finance)GalaxyGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a method for obtaining accurate black hole (BH) mass estimates from the Mg II emission line in active galactic nuclei (AGNs). Employing the large database of AGN measurements from the Sloan Digital Sky Survey (SDSS) presented by Shen et al., we find that AGNs in the redshift range 0.3-0.9, for which a given object can have both Hβ and Mg II line widths measured, display a modest but correctable discrepancy in Mg II-based masses that correlates with the Eddington ratio. We use the SDSS database to estimate the probability distribution of the true (i.e., Hβ-based) mass given a measured Mg II line width. These probability distributions are then applied to the SDSS measurements from Shen et al. across the entire Mg II-accessible redshift range (0.3-2.2). We find that accounting for this residual correlation generally increases the dispersion of Eddington ratios by a small factor (~0.09 dex for the redshift and luminosity bins we consider). We continue to find that the intrinsic distribution of Eddington ratios for luminous AGNs is extremely narrow, 0.3-0.4 dex, as demonstrated by Kollmeier et al. Using the method we describe, Mg II emission lines can be used with confidence to obtain BH mass estimates.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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