The Sloan Digital Sky Survey View of the Palomar-Green Bright Quasar Survey
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The author investigates the extent to which the Palomar-Green (PG) Bright Quasar Survey (BQS) is complete and representative of the general quasar population by comparing with imaging and spectroscopy from the Sloan Digital Sky Survey. A comparison of SDSS and PG photometry of both stars and quasars reveals the need to apply a color and magnitude recalibration to the PG data. Using the SDSS photometric catalog, they define the PG's parent sample of objects that are not main-sequence stars and simulate the selection of objects from this parent sample using the PG photometric criteria and errors. This simulation shows that the effective U-B cut in the PG survey is U-B < -0.71, implying a color-related incompleteness. As the color distribution of bright quasars peaks near U-B = -0.7 and the 2-{sigma} error in U-B is comparable to the full width of the color distribution of quasars, the color incompleteness of the BQS is approximately 50% and essentially random with respect to U-B color for z < 0.5. There is however, a bias against bright quasars at 0.5 < z < 1, which is induced by the color-redshift relation of quasars (although quasars at z > 0.5 are inherently rare in bright surveys in any case). They find no evidence for any other systematic incompleteness when comparing the distributions in color, redshift, and FIRST radio properties of the BQS and a BQS-like subsample of the SDSS quasar sample. However, the application of a bright magnitude limit biases the BQS toward the inclusion of objects which are blue in g-i, in particular compared to the full range of g-i colors found among the i-band limited SDSS quasars, and even at i-band magnitudes comparable to those of the BQS objects.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle