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Enregistrement W2963079296 · doi:10.1002/asna.201612347

Driving extreme variability: Measuring the evolving coronæ and evidence for jet launching in AGN

2016· article· en· W2963079296 sur OpenAlexaff
Dan Wilkins

Notice bibliographique

RevueAstronomische Nachrichten · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysical Phenomena and Observations
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAstrophysicsActive galactic nucleusSupermassive black holeAccretion (finance)Corona (planetary geology)AstronomyGalaxyAccretion discQuasar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Relativistically blurred reflection from the accretion disc provides a powerful probe of the extreme environments close to supermassive black holes; the inner regions of the accretion flow and the corona that produces the intense X‐ray continuum. Techniques by which the geometry and extent of the corona can be measured through the observed X‐ray spectrum are reviewed along with the evolution in the structure of the corona that is seen to accompany variations in the X‐ray luminosity both on long and short timescales. Detailed analyses of the narrow line Seyfert 1 galaxies Mrk 335 and 1H 0707–495, over observations with XMM‐ Newton as well as Suzaku and NuSTAR spanning nearly a decade reveal that increases in the X‐ray luminosity coincide with an expansion of the corona to cover a larger area of the inner accretion disc. Underlying this long timescale variability lie more complex patterns of behaviour on short timescales. Flares in the X‐ray emission during a low flux state of Mrk 335 observed in 2013 and 2014 are found to mark a reconfiguration of the corona while there is evidence that the flares were caused by a vertical collimation and ejection of coronal material, reminiscent of an aborted jet‐launching event. Measurements of the corona and reflecting accretion disc are combined to infer the conditions on the inner disc that lead to the flaring event. (© 2016 WILEY‐VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, Weinheim)

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,229
Score d'incertitude au seuil0,531

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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