MINING FOR DUST IN TYPE 1 QUASARS
Notice bibliographique
Résumé
We explore the extinction/reddening of ˜35,000 uniformly selected quasars with 0\\lt z≤slant 5.3 in order to better understand their intrinsic optical/ultraviolet (UV) spectral energy distributions. Using rest-frame optical-UV photometry taken from the Sloan Digital Sky Survey’s (SDSS) 7th data release, cross-matched to WISE in the mid-infrared, 2MASS and UKIDSS in the near-infrared, and GALEX in the UV, we isolate outliers in the color distribution and find them well described by an SMC-like reddening law. A hierarchical Bayesian model with a Markov Chain Monte Carlo sampling method was used to find distributions of power law indices and E(B-V) consistent with both the broad absorption line (BAL) and non-BAL samples. We find that, of the ugriz color-selected type 1 quasars in SDSS, 2.5% (13%) of the non-BAL (BAL) sample are consistent with E(B-V)\\gt 0.1 and 0.1% (1.3%) with E(B-V)\\gt 0.2. Simulations show both populations of quasars are intrinsically bluer than the mean composite, with a mean spectral index ({{α }λ }) of -1.79 (-1.83). The emission and absorption-line properties of both samples reveal that quasars with intrinsically red continua have narrower Balmer lines and stronger high-ionization emission lines, the latter indicating a harder continuum in the extreme-UV and the former pointing to differences in black hole mass and/or orientation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».