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Enregistrement W2900266151 · doi:10.3847/1538-4357/aaee7a

Subaru High-z Exploration of Low-luminosity Quasars (SHELLQs). V. Quasar Luminosity Function and Contribution to Cosmic Reionization at z = 6

2018· article· en· W2900266151 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuasarReionizationLuminosity functionOVV quasarSkyLuminosityGalaxyFlatteningIntergalactic travel

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present new measurements of the quasar luminosity function (LF) at z ∼ 6 over an unprecedentedly wide range of the rest-frame ultraviolet luminosity M 1450 from −30 to −22 mag. This is the fifth in a series of publications from the Subaru High- z Exploration of Low-Luminosity Quasars (SHELLQs) project, which exploits the deep multiband imaging data produced by the Hyper Suprime-Cam Subaru Strategic Program survey. The LF was calculated with a complete sample of 110 quasars at 5.7 ≤ z ≤ 6.5, which includes 48 SHELLQs quasars discovered over 650 deg 2 and 63 brighter quasars discovered by the Sloan Digital Sky Survey and the Canada–France–Hawaii Quasar Survey (including one overlapping object). This is the largest sample of z ∼ 6 quasars with a well-defined selection function constructed to date, which has allowed us to detect significant flattening of the LF at its faint end. A double power-law function fit to the sample yields a faint-end slope , a bright-end slope , a break magnitude , and a characteristic space density Gpc −3 mag −1 . Integrating this best-fit model over the range −18 < M 1450 < −30 mag, quasars emit ionizing photons at the rate of s −1 Mpc −3 at z = 6.0. This is less than 10% of the critical rate necessary to keep the intergalactic medium ionized, which indicates that quasars are not a major contributor to cosmic reionization.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,202 · 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'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

Citations223
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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