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Enregistrement W2767415966 · doi:10.1093/mnras/sty1274

The power of infrared AGN selection in mergers: a theoretical study

2018· article· en· W2767415966 sur OpenAlexaff
Laura Blecha, Shobita Satyapal, Sara L. Ellison

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGalaxyActive galactic nucleusInfraredLuminous infrared galaxyAstronomyGalaxy formation and evolution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of galaxy mergers in fuelling active galactic nuclei (AGNs) is still debated, owing partly to selection effects inherent to studies of the merger/AGN connection. In particular, luminous AGNs are often obscured in late-stage mergers. Mid-infrared (IR) colour selection of dust-enshrouded AGN with, e.g. the Wide-field Infrared Survey Explorer (WISE) has uncovered large new populations of obscured AGN. However, this method is sensitive mainly to AGN that dominate emission from the host. To understand how selection biases affect mid-IR studies of the merger/AGN connection, we simulate the evolution of AGN throughout galaxy mergers. Although mid-IR colours closely trace luminous, obscured AGN, we show that nearly half of merger-triggered AGNs are missed with common mid-IR selection criteria, even in late-stage, gas-rich major mergers. At z ≲ 0.5, where merger signatures and dual nuclei can most easily be detected, we find that a more lenient W1 − W2 > 0.5 cut greatly improves completeness without significantly decreasing reliability. Extreme nuclear starbursts are briefly able to mimic this AGN signature, but this is largely irrelevant in mergers, where such starbursts are accompanied by AGN. We propose a two-colour cut that yields high completeness and reliability even in starbursting systems. Further, we show that mid-IR colour selection very effectively identifies dual AGN hosts, with the highest fraction at the smallest separations (<3 kpc). Thus, many merger hosts of mid-IR AGN should contain unresolved dual AGN; these are ideal targets for high-resolution follow-up, particularly with the James Webb Space Telescope.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, 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

Citations175
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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