The DEEP2 Galaxy Redshift Survey: the red sequence AGN fraction and its environment and redshift dependence
Notice bibliographique
Résumé
We measure the dependence of the active galactic nuclei (AGN) fraction on local environment at z∼ 1, using spectroscopic data taken from the DEEP2 Galaxy Redshift Survey, and Chandra X-ray data from the All-Wavelength Extended Groth Strip International Survey (AEGIS). To provide a clean sample of AGN, we restrict our analysis to the red sequence population; this also reduces additional colour–environment correlations. We find evidence that high-redshift LINERs in DEEP2 tend to favour higher density environments relative to the red population from which they are drawn. In contrast, Seyferts and X-ray selected AGN at z∼ 1 show little (or no) environmental dependencies within the same underlying population. We compare these results with a sample of local AGN drawn from the Sloan Digital Sky Survey (SDSS). Contrary to the high-redshift behaviour, we find that both LINERs and Seyferts in the SDSS show a slowly declining red sequence AGN fraction towards high-density environments. Interestingly, at z∼ 1 red sequence Seyferts and LINERs are approximately equally abundant. By z∼ 0, however, the red Seyfert population has declined relative to the LINER population by over a factor of ∼4.5. We speculate on possible interpretations of our results.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».