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Enregistrement W2375373748 · doi:10.3847/0004-637x/826/1/46

THE ENVIRONMENT OF z > 1 3CR RADIO GALAXIES AND QSOS: FROM PROTO-CLUSTERS TO CLUSTERS OF GALAXIES?

2016· article· en· W2375373748 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCluster (spacecraft)GalaxyGalaxy clusterRADIUSActive galactic nucleusRadio galaxyPopulationPosition (finance)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We study the cluster environment for a sample of 21 radio loud active galactic nuclei from the 3CR catalog at , 12 radio galaxies (RGs) and nine quasars, with Hubble Space Telescope (HST) images in the optical and IR. We use two different approaches to determine cluster candidates. We identify the early-type galaxies (ETGs) in every field by modeling each of the sources within a 40″ radius of the targets with a Sèrsic profile. Using a simple passive evolution model, we derive the expected location of the ETGs on the red sequence (RS) in the color–magnitude diagram for each of the fields of our sources. For seven targets, the model coincides with the position of the ETGs. A second approach involves a search for over densities. We compare the object densities of the sample as a whole and individually against control fields taken from the GOODS-S region of 3D-HST survey. With this method we determine the fields of ten targets to be cluster candidates. Four cluster candidates are found by both methods. The two methods disagree in some cases, depending on the specific properties of each field. For the most distant RG in the 3CR catalog (3C 257 at z = 2.47), we identify a population of bluer ETGs that lie on the expected location of the RS model for that redshift. This appears to be the general behavior of ETGs in our fields and it is possibly a signature of the evolution of such galaxies. Our results are consistent with half of the z > 1 RGs being located in dense, rapidly evolving environments.

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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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