Implications for unified schemes from the quasar fraction and emission-line luminosities in radio-selected samples
Notice bibliographique
Résumé
We use a principal components analysis of radio-selected (3CRR, 6CE and 7CRS) active galactic nuclei (AGN) data sets to define two parameters related to low-frequency (151-MHz) radio luminosity L151 and [Oiii] luminosity L[Oiii]: a parameter α encoding the L151–L[Oiii] correlation and a parameter β encoding scatter about this correlation. We describe methods for constructing generalized luminosity functions (GLFs) based on α, β, redshift and schemes for unifying quasars and radio galaxies. These GLFs can be used to generate radio luminosity functions (RLFs) which improve on those of Willott et al. (2001a), mostly because they incorporate scatter and are therefore much smoother. Luminosity-dependent unified schemes (e.g. a receding-torus scheme) have been invoked to explain the low quasar-to-radio galaxy fraction at low α and the differences in emission-line luminosities of radio quasars and radio galaxies. With the constraints of the 3CRR, 6CE and 7CRS data sets and radio source counts, our GLF approach was used to determine whether a receding-torus-like scheme is required if there are two populations of radio sources: one at low α, consisting of ‘starved AGN’; the other at high α, consisting of ‘Eddington-tuned AGN’. Because of the overlap between these two populations and the effects of the β parameter, schemes with or without a receding torus can produce a low quasar fraction at low α and differences in [Oiii] luminosity between radio galaxies and quasars. The receding torus may be a physical process important in one or more populations of radio sources, but this is not yet proved either by the quasar fraction or the emission-line properties of radio-selected samples.
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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 | 0,038 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».