HerMES: disentangling active galactic nuclei and star formation in the radio source population
Notice bibliographique
Résumé
We separate the extragalactic radio source population above ∼50 μJy into active galactic nuclei (AGN) and star-forming sources. The primary method of our approach is to fit the infrared spectral energy distributions (SEDs), constructed using Spitzer/IRAC (Infrared Array Camera) and Multiband Imaging Photometer for Spitzer (MIPS) and Herschel/SPIRE photometry, of 380 radio sources in the Extended Chandra Deep Field-South. From the fitted SEDs, we determine the relative AGN and star-forming contributions to their infrared emission. With the inclusion of other AGN diagnostics such as X-ray luminosity, Spitzer/IRAC colours, radio spectral index and the ratio of star-forming total infrared flux to k-corrected 1.4 GHz flux density, qIR, we determine whether the radio emission in these sources is powered by star formation or by an AGN. The majority of these radio sources (60 per cent) show the signature of an AGN at some wavelength. Of the sources with AGN signatures, 58 per cent are hybrid systems for which the radio emission is being powered by star formation. This implies that radio sources which have likely been selected on their star formation have a high AGN fraction. Below a 1.4 GHz flux density of 1 mJy, along with finding a strong contribution to the source counts from pure star-forming sources, we find that hybrid sources constitute 20–65 per cent of the sources. This result suggests that hybrid sources have a significant contribution, along with sources that do not host a detectable AGN, to the observed flattening of the source counts at ∼1 mJy for the extragalactic radio source population.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».