A SURVEY OF LUMINOUS HIGH-REDSHIFT QUASARS WITH SDSS AND WISE. II. THE BRIGHT END OF THE QUASAR LUMINOSITY FUNCTION AT z ∼ 5
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This is the second paper in a series on a new luminous z ∼ 5 quasar survey using optical and near-infrared colors. Here we present a new determination of the bright end of the quasar luminosity function (QLF) at z ∼ 5. Combining our 45 new quasars with previously known quasars that satisfy our selections, we construct the largest uniform luminous z ∼ 5 quasar sample to date, with 99 quasars in the range of 4.7 ≤ z < 5.4 and −29 < M 1450 ≤ −26.8, within the Sloan Digital Sky Survey (SDSS) footprint. We use a modified 1/V a method including flux limit correction to derive a binned QLF, and we model the parametric QLF using maximum likelihood estimation. With the faint-end slope of the QLF fixed as α = −2.03 from previous deeper samples, the best fit of our QLF gives a flatter bright end slope β = −3.58 ± 0.24 and a fainter break magnitude = −26.98 ± 0.23 than previous studies at similar redshift. Combined with previous work at lower and higher redshifts, our result is consistent with a luminosity evolution and density evolution model. Using the best-fit QLF, the contribution of quasars to the ionizing background at z ∼ 5 is found to be 18%–45% with a clumping factor C of 2–5. Our sample suggests an evolution of radio loud fraction with optical luminosity but no obvious evolution with redshift.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».