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Enregistrement W2062713883 · doi:10.1086/503559

The Sloan Digital Sky Survey Quasar Survey: Quasar Luminosity Function from Data Release 3

2006· article· en· W2062713883 sur OpenAlexaff
Gordon T. Richards, Michael A. Strauss, Xiaohui Fan, Patrick B. Hall, Sebastian Jester, Donald P. Schneider, D. E. vanden Berk, Chris Stoughton, Scott F. Anderson, Robert J. Brunner, Jim Gray, James E. Gunn, Željko Ivezić, Margaret K. Kirkland, G. R. Knapp, J. Loveday, Avery Meiksin, Adrian Pope, Alexander S. Szalay, A. Thakar, B. Yanny, Donald G. York, John C. Barentine, H. Brewington, J. Brinkmann, M. Fukugita, Michael Harvanek, S. Kent, S. J. Kleinman, J. Krzesiński, Daniel C. Long, Robert H. Lupton, Thomas Nash, Eric H. Neilsen, A. Nitta, David J. Schlegel, Stephanie A. Snedden

Notice bibliographique

RevueThe Astronomical Journal · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRedshiftQuasarAstrophysicsPhysicsSkySupermassive black holeLuminosity functionRedshift surveyLuminosityAstronomyAccretion (finance)Galaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We determine the number counts and z = 0-5 luminosity function for a well-defined, homogeneous sample of quasars from the Sloan Digital Sky Survey (SDSS). We conservatively define the most uniform statistical sample possible, consisting of 15,343 quasars within an effective area of 1622 deg 2 that was derived from a parent sample of 46,420 spectroscopically confirmed broad-line quasars in the 5282 deg 2 of imaging data from SDSS Data Release 3. The sample extends from i = 15 to 19.1 at z ≲ 3 and to i = 20.2 for z ≳ 3. The number counts and luminosity function agree well with the results of the Two Degree Field QSO Redshift Survey (2QZ) at redshifts and luminosities at which the SDSS and 2QZ quasar samples overlap, but the SDSS data probe to much higher redshifts than does the 2QZ sample. The number density of luminous quasars peaks between redshifts 2 and 3, although uncertainties in the selection function in this range do not allow us to determine the peak redshift more precisely. Our best-fit model has a flatter bright-end slope at high redshift than at low redshift. For z < 2.4 the data are best fit by a redshift-independent slope of β = -3.1 [Φ( L ) ∝ L β ]. Above z = 2.4 the slope flattens with redshift to β ≳ -2.37 at z = 5. This slope change, which is significant at the ≳5 σ level, must be accounted for in models of the evolution of accretion onto supermassive black holes.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

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
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,006

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations883
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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