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Enregistrement W2891947279 · doi:10.3847/1538-4357/ab03d9

Gemini GNIRS Near-infrared Spectroscopy of 50 Quasars at z ≳ 5.7

2019· article· en· W2891947279 sur OpenAlexaff
Yue Shen, Linhua Jiang, Eduardo Bañados, Xiaohui Fan, Luis C. Ho, Dominik A. Riechers, Michael A. Strauss, Bram Venemans, M. Vestergaard, Fabian Walter, Feige Wang, Chris J. Willott, Xue-Bing Wu, Jinyi Yang

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsQuasarInfraredSpectroscopyAstronomyAstrophysicsInfrared spectroscopyGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We report initial results from a large Gemini program to observe z ≳ 5.7 quasars with GNIRS near-IR spectroscopy. Our sample includes 50 quasars with simultaneous ∼0.85–2.5 μ m spectra covering the rest-frame ultraviolet and major broad emission lines from Lyα to Mg ii . We present spectral measurements for these quasars and compare with their lower redshift counterparts at z = 1.5–2.3. We find that when quasar luminosity is matched, there are no significant differences between the rest-UV spectra of z ≳ 5.7 quasars and the low- z comparison sample. High- z quasars have similar continuum and emission line properties and occupy the same region in the black hole mass and luminosity space as the comparison sample, accreting at an average Eddington ratio of ∼0.3. There is no evidence for super-Eddington accretion or hypermassive (>10 10 M ⊙ ) black holes within our sample. We find a mild excess of quasars with weak C iv lines relative to the control sample. Our results, corroborating earlier studies but with better statistics, demonstrate that these high- z quasars are already mature systems of accreting supermassive black holes operating with the same physical mechanisms as those at lower redshifts.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 GPT0,214
Écart entre enseignants0,208 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations189
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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