MINING FOR DUST IN TYPE 1 QUASARS
Notice bibliographique
Résumé
We explore the extinction/reddening of ∼35,000 uniformly selected quasars with 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 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 and 0.1% (1.3%) with . Simulations show both populations of quasars are intrinsically bluer than the mean composite, with a mean spectral index ( ) 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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».