MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1978895958 · doi:10.1017/s1743921314004475

FeLoBAL Outflow Variability Constraints from Multi-Year Observations

2013· article· en· W1978895958 sur OpenAlexaff
S. M. McGraw, Joseph C. Shields, Frederick Hamann, Daniel M. Capellupo, S. C. Gallagher, W. N. Brandt

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Astronomical Union · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuasarSupermassive black holeAstrophysicsPhysicsOutflowRedshiftGalaxyIonizationActive galactic nucleusPopulationLine-of-sightSpectral lineKinetic energyAstronomyMeteorologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The physical properties and dynamical behavior of Broad Absorption Line (BAL) outflows are crucial themes in understanding the connections between galactic centers and their hosts. FeLoBALs (identified with the presence of low-ionization Fe II BALs) are a peculiar class of quasar outflows that constitute ~ 1% of the BAL population. With their large column densities and apparent outflow kinetic luminosities, FeLoBALs appear to be exceptionally powerful and are strong candidates for feedback in galaxy evolution. We conducted variability studies of 12 FeLoBAL quasars with emission redshifts 0.69 ≤ z ≤ 1.93, spanning both weekly and multi-year timescales in the quasar's rest frame. We detected absorption-line variability from low-ionization species (Fe II, Mg II) in four of our objects, with which we established a representative upper limit for the distance of the absorber from the supermassive black hole (SMBH) to be ~20 parsecs. Our goals are to understand the mechanisms producing the variability (e.g. ionization changes or gas traversing our line of sight) and place new constraints on the locations, structure, and kinetic energies of the outflows.

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)0,002
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,192 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the International Astronomical UnionMême sujetGalaxies: Formation, Evolution, PhenomenaTravaux en français237 207