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Enregistrement W2239157130 · doi:10.1093/mnras/stv1703

The X-ray luminosity function of active galactic nuclei in the redshift interval<i>z</i>=3-5

2015· article· en· W2239157130 sur OpenAlexfundno aff
A. Georgakakis, James Aird, Johannes Büchner, M. Salvato, M.-L. Menzel, W. N. Brandt, Ian D. McGreer, T. Dwelly, G. Mountrichas, Constandina Koki, I. Georgantopoulos, Li-Ting Hsu, A. Merloni, Teng Liu, K. Nandra, Nicholas P. Ross

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryYork UniversityScience and Technology Facilities CouncilCarnegie Mellon UniversityOffice of ScienceUniversidad Complutense de MadridJohns Hopkins UniversityCollege of Engineering, Michigan State UniversityHarvard UniversityOhio State UniversityNational Science FoundationUniversity of WashingtonAlfred P. Sloan FoundationNew Mexico State UniversityUniversity of PortsmouthVanderbilt UniversityYale UniversityUniversity of ArizonaUniversity of California ObservatoriesPrinceton UniversityBrookhaven National LaboratoryEuropean CommissionU.S. Department of Energy
Mots-clésPhysicsAstrophysicsRedshiftLuminosity functionLuminosityActive galactic nucleusPhotometric redshiftHubble Deep FieldAstronomyObservatoryStellar massGalaxyStar formation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We combine deep X-ray survey data from the Chandra observatory and the wide-area/shallow XMM-XXL field to estimate the active galactic nuclei (AGN) X-ray luminosity function in the redshift range z = 3–5. The sample consists of nearly 340 sources with either photometric (212) or spectroscopic (128) redshift in the above range. The combination of deep and shallow survey fields also provides a luminosity baseline of three orders of magnitude, LX(2–10 keV) ≈ 1043–1046 erg s− 1 at z > 3. We follow a Bayesian approach to determine the binned AGN space density and explore their evolution in a model-independent way. Our methodology properly accounts for Poisson errors in the determination of X-ray fluxes and uncertainties in photometric redshift estimates. We demonstrate that the latter is essential for unbiased measurement of space densities. We find that the AGN X-ray luminosity function evolves strongly between the redshift intervals z = 3–4 and z = 4–5. There is also suggestive evidence that the amplitude of this evolution is luminosity dependent. The space density of AGN with LX(2–10 keV) < 1045 erg s− 1 drops by a factor of 5 between the redshift intervals above, while the evolution of brighter AGN appears to be milder. Comparison of our X-ray luminosity function with that of ultraviolet (UV)/optical selected quasi-stellar objects at similar redshifts shows broad agreement at bright luminosities, LX(2–10 keV) > 1045 erg s− 1. At fainter luminosities X-ray surveys measure higher AGN space densities. The faint-end slope of UV/optical luminosity functions, however, is steeper than for X-ray selected AGN. This implies that the Type I AGN fraction increases with decreasing luminosity at z > 3, opposite to trends established at lower redshift. We also assess the significance of AGN in keeping the hydrogen ionized at high redshift. Our X-ray luminosity function yields ionizing photon rate densities that are insufficient to keep the Universe ionized at redshift z > 4. A source of uncertainty in this calculation is the escape fraction of UV photons for X-ray selected AGN.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations99
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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