Solving the conundrum of intervening strong Mg II absorbers towards gamma-ray bursts and quasars
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have shown that the incidence rate of intervening strong Mg ii absorbers towards gamma-ray bursts (GRBs) were a factor of 2–4 higher than towards quasars. Exploring the similar sized and uniformly selected legacy data sets XQ-100 and XSGRB, each consisting of 100 quasar and 81 GRB afterglow spectra obtained with a single instrument (VLT/X-shooter), we demonstrate that there is no disagreement in the number density of strong Mg ii absorbers with rest-frame equivalent widths \hbox{$W_{\rm r}^{\lambda2796}>1$} Å towardsGRBs and quasars in the redshift range 0.1 ≲ z ≲ 5. With large and similar sample sizes, and path length coverages of Δz = 57.8 and 254.4 for GRBs and quasars, respectively, the incidences of intervening absorbers are consistent within 1σ uncertainty levels at all redshifts. For absorbers at z < 2.3, the incidence towards GRBs is a factor of 1.5 ± 0.4 higher than the expected number of strong Mg ii absorbers in Sloan Digital Sky Survey (SDSS) quasar spectra, while for quasar absorbers observed with X-shooter we find an excess factor of 1.4 ± 0.2 relative to SDSS quasars. Conversely, the incidence rates agree at all redshifts with reported high-spectral-resolution quasar data, and no excess is found. The only remaining discrepancy in incidences is between SDSS Mg ii catalogues and high-spectral-resolution studies. The rest-frame equivalent-width distribution also agrees to within 1σ uncertainty levels between the GRB and quasar samples. Intervening strong Mg ii absorbers towards GRBs are therefore neither unusually frequent, nor unusually strong.
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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 | 0,010 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».