ERQs are the BOSS of quasar samples: the highest velocity [O iii] quasar outflows
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We investigate extremely red quasars (ERQs), a remarkable population of heavily reddened quasars at redshift z ∼ 2−3 that might be caught during a short-lived ‘blow-out’ phase of quasar/galaxy evolution. We perform a near-IR observational campaign using Keck/NIRSPEC, VLT/X-shooter, and Gemini/GNIRS to measure rest-frame optical spectra of 28 ERQs with median infrared luminosity 〈log L(erg s−1)〉 ∼ 46.2. They exhibit the broadest and most blueshifted [O iii] λ4959,5007 emission lines ever reported, with widths (w90) ranging between 2053 and 7227 km s−1, and maximum outflow speeds (v98) up to 6702 km s−1. ERQs on average have [O iii] outflows velocities about three times larger than those of luminosity-matched blue quasar samples. This discrepancy can be explained by a strong correlation between [O iii] kinematics and i–W3 colour, and not by radio loudness, or higher Eddington ratios. We estimate for these objects that at least 3–5 per cent of their bolometric luminosity is being converted into the kinetic power of the observed wind. Our results reveal that ERQs have the potential to strongly affect the evolution of host galaxies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».