Spectral Energy Distributions and Multiwavelength Selection of Type 1 Quasars
Notice bibliographique
Résumé
We present an analysis of the mid-infrared (MIR) and optical properties of type 1 (broad-line) quasars detected by the Spitzer Space Telescope . The MIR color-redshift relation is characterized to z ~ 3, with predictions to z = 7. We demonstrate how combining MIR and optical colors can yield even more efficient selection of active galactic nuclei (AGNs) than MIR or optical colors alone. Composite spectral energy distributions (SEDs) are constructed for 259 quasars with both Sloan Digital Sky Survey and Spitzer photometry, supplemented by near-IR, GALEX , VLA, and ROSAT data, where available. We discuss how the spectral diversity of quasars influences the determination of bolometric luminosities and accretion rates; assuming the mean SED can lead to errors as large as 50% for individual quasars when inferring a bolometric luminosity from an optical luminosity. Finally, we show that careful consideration of the shape of the mean quasar SED and its redshift dependence leads to a lower estimate of the fraction of reddened/obscured AGNs missed by optical surveys as compared to estimates derived from a single mean MIR to optical flux ratio.
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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 | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».