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Enregistrement W2591010855 · doi:10.1093/mnras/stx456

The invisible AGN catalogue: a mid-infrared–radio selection method for optically faint active galactic nuclei

2017· article· en· W2591010855 sur OpenAlexfundno aff
Alexandra Truebenbach, Jeremy Darling

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryUniversity of California, Los AngelesYork UniversityCarnegie Mellon UniversityOffice of ScienceJohns Hopkins UniversityCollege of Engineering, Michigan State UniversityHarvard UniversityOhio State UniversityNew Mexico State UniversityUniversity of PortsmouthYale UniversityVanderbilt UniversityNational Science FoundationUniversity of WashingtonAlfred P. Sloan FoundationBrookhaven National LaboratoryU.S. Department of EnergyCalifornia Institute of TechnologyNational Aeronautics and Space AdministrationJet Propulsion LaboratoryPrinceton University
Mots-clésPhysicsActive galactic nucleusAstrophysicsGalaxySupermassive black holeInfraredAstronomyPopulationBrightness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A large fraction of active galactic nuclei (AGN) are ‘invisible’ in extant optical surveys due to either distance or dust-obscuration. The existence of this large population of dust-obscured, infrared (IR)-bright AGN is predicted by models of galaxy–supermassive black hole coevolution and is required to explain the observed X-ray and IR backgrounds. Recently, IR colour cuts with Wide-field Infrared Survey Explorer have identified a portion of this missing population. However, as the host galaxy brightness relative to that of the AGN increases, it becomes increasingly difficult to differentiate between IR emission originating from the AGN and from its host galaxy. As a solution, we have developed a new method to select obscured AGN using their 20-cm continuum emission to identify the objects as AGN. We created the resulting invisible AGN catalogue by selecting objects that are detected in AllWISE (mid-IR) and FIRST (20 cm), but are not detected in SDSS (optical) or 2MASS (near-IR), producing a final catalogue of 46 258 objects. 30 per cent of the objects are selected by existing selection methods, while the remaining 70 per cent represent a potential previously unidentified population of candidate AGN that are missed by mid-IR colour cuts. Additionally, by relying on a radio continuum detection, this technique is efficient at detecting radio-loud AGN at z ≥ 0.29, regardless of their level of dust obscuration or their host galaxy's relative brightness.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0130,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,008

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations14
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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