Observing the Effect of Galaxy Environment on the Evolution of Active Galactic Nuclei in the Era of Multiplexed Wide-Field Fibre-Optic Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis, we use the environment of active galactic nuclei (AGN) to test AGN unification. Furthermore, we analyse how interaction between the environment and host galaxy can influence AGN evolution. This is done for a range of galaxy densities, from the field to the cores of galaxy clusters. We utilise the high spectroscopic completeness of the Galaxy And Mass Assembly survey (GAMA) to perform a comparative analysis of the pair-wise environments of broad- and narrow-line AGN. Our observations show no difference in the frequency of broad- and narrow-line AGN in all but the tightest galaxy pairs. Furthermore, our observations show no difference in the colour or star-forming properties of the neighbouring galaxies of AGN, contrary to previous works. These observations are consistent with AGN unification and indicate that close galaxy interactions may increase nuclear obscuration. Optically selected AGN preferentially inhabit infall regions of massive clusters, and are rarely found in the cluster core. Using the depth and completeness of GAMA, we optically select 451 AGN from 695 groups in the halo mass range 11.5 < log_{10}(M_{200}/M_{\odot}) < 14.5 at z < 0.15. At log_{10}(M_{200}/M_{\odot}) > 13:5 our results are similar to previous works on clusters with a deficit of AGN observed in the group core at 3:6 confidence. At lower halo masses no preferred location for AGN is seen. Weakly accreting radio AGN are found in dense galactic environments, and minor-mergers have been invoked as a plausible mechanism to ‘drip-feed’ these low-excitation radio galaxies (LERGs). We use deep optical imaging from the Dark Energy Camera Legacy Survey (DECaLS) to search for low-surface brightness tidal remnants in a sample of 189 LERGs. We observe such tidal features in 27+3.5/-3.0 per cent of LERGs compared to 31.5+2.5/-2.3 per cent of a control sample. Our results are thus inconsistent with the hypothesis that minor-mergers play a significant role in LERG fuelling.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».