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Enregistrement W2901399801 · doi:10.1093/mnrasl/sly215

Direct detection of quasar feedback via the Sunyaev–Zeldovich effect

2018· article· en· W2901399801 sur OpenAlexfundno aff
Mark Lacy, Brian Mason, Craig L. Sarazin, Suchetana Chatterjee, Kristina Nyland, Amy Kimball, G. Rocha, Barnaby Rowe, J. Surace

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society Letters · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of Natural SciencesNational Research Council CanadaMinistry of Science and TechnologyAlberta Livestock and Meat AgencyEuropean School of OncologyKorea Astronomy and Space Science InstituteNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsQuasarAstrophysicsOVV quasarLuminosityKinetic energyThermalAstronomyGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The nature and energetics of feedback from thermal winds in quasars can be constrained via observations of the Sunyaev–Zeldovich Effect (SZE) induced by the bubble of thermal plasma blown into the intergalactic medium by the quasar wind. In this letter, we present evidence that we have made the first detection of such a bubble, associated with the hyperluminous quasar HE 0515-4414. The SZE detection is corroborated by the presence of extended emission line gas at the same position angle as the wind. Our detection appears on only one side of the quasar, consistent with the SZE signal arising from a combination of thermal and kinetic contributions. Estimates of the energy in the wind allow us to constrain the wind luminosity to the lower end of theoretical predictions, ∼0.01 per cent of the bolometric luminosity of the quasar. However, the age we estimate for the bubble, ∼0.1 Gyr, and the long cooling time, ∼0.6 Gyr, means that such bubbles may be effective at providing feedback between bursts of quasar activity.

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)0,000
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0020,000

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 GPT0,185
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations26
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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