Properties of flat-spectrum radio-loud narrow-line Seyfert 1 galaxies <i>(Corrigendum)</i>
Notice bibliographique
Résumé
We found an error in the signs of the values of αo reported in Table 8 of Foschini et al. (2015). The corrected values are reported here in Table 1. In addition, the part of the discussion in Sect. 4.3 relevant to the optical frequencies, should be revised as follows: The average optical spectral index of the present sample of RLNLS1s is αo = 1.0 ± 0.8 (median 0.8), in agreement with the previous surveys of RQNLS1 (Constantin & Shields 2003) and RLNLS1s (Komossa et al. 2006a; Yuan et al. 2008). A comparison with the optical slopes measured by Whalen et al. (2006) reveals similar slopes (particularly, Fig. 4 in Whalen et al. 2006), with some exceptions likely due to the source variability. For example, J1159+2838 changed from αo ≈ -0.19 to 0.04, and J1358+2658 switched from αo ≈ 0.45 to 0.97. vanden Berk et al. (2001) integrated the SDSS spectra of more than 2200 quasars and found an average αo ≈ 0.44. They also note that by using only the low-redshift sources, the optical spectral index becomes steeper (αo ≈ 0.65). Our average value (αo ≈ 1.0) seems to be in agreement with this trend. The concepts of the essay remained unaltered.
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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) | 0,014 | 0,006 |
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 ».