Understanding extreme quasar optical variability with CRTS – II. Changing-state quasars
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We present the results of a systematic search for quasars in the Catalina Real-time Transient Survey exhibiting both strong photometric variability and spectroscopic variability over a decadal baseline. We identify 111 sources with specific patterns of optical and mid-infrared photometric behaviour and a defined spectroscopic change. These ‘changing-state’ quasars (CSQs) form a higher luminosity sample to complement existing sets of ‘changing-look’ AGNs and quasars in the literature. The CSQs (by selection) exhibit larger photometric variability than the changing-look quasars (CLQs). The spectroscopic variability is marginally stronger in the CSQs than CLQs as defined by the change in H β/[$\rm {O \,\rm {\small {III}}}$] ratio. We find 48 sources with declining H β flux and 63 sources with increasing H β flux, and discover 8 sources with $z$ > 0.8, further extending the redshift arm. Our CSQ sample compares to the literature CLQ objects in similar distributions of H β flux ratios and differential Eddington ratios between high (bright) and low (dim) states. Taken as a whole, we find that this population of extreme varying quasars is associated with changes in the Eddington ratio and the time-scales imply cooling/heating fronts propagating through the disc.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».