Measuring Column Densities in Quasar Outflows: VLT Observations of QSO 2359−1241
Notice bibliographique
Résumé
We present high-resolution spectroscopic VLT observations of the outflow seen in QSO 2359–1241. These data contain absorption troughs from five resonance Fe II lines with a resolution of ~7 km s −1 and a signal-to-noise ratio per resolution element of order 100. We use this unprecedented high-quality data set to investigate the physical distribution of the material in front of the source and by that to determine the column densities of the absorbed troughs. We find that the apparent optical depth model gives a very poor fit to the data and greatly underestimates the column density measurements. Power-law distributions and partial covering models give much better fits, with some advantage to power-law models, while both models yield similar column density estimates. The better fit of the power-law model solves a long-standing problem plaguing the partial covering model when applied to large distance scale outflow: how to obtain a velocity-dependent covering factor for an outflow situated at distances thousands of time greater than the size of the AGN emission source. This problem does not affect power-law models. Therefore, based on the better fit and plausibility of the physical model, we conclude that in QSO 2359–1241, the outflow covers the full extent of the emission source but in a nonhomogeneous way.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».