Optical characterization of WISE selected blazar candidates
Notice bibliographique
Résumé
Context . Over the last decade more than five thousand γ -ray sources have been detected by the Large Area Telescope (LAT) onboard the Fermi Gamma-ray Space Telescope. Given the positional uncertainty of the telescope, nearly 30% of these sources remain without an obvious counterpart at lower energies. This has motivated the release of new catalogs of γ -ray counterpart candidates and several follow up campaigns in the last decade. Aims . Recently, two new catalogs of blazar candidates were released. These are the improved and expanded version of the WISE Blazar-Like Radio-Loud Sources (WIBRaLS2) catalog and the Kernel Density Estimation selected candidate BL Lacs (KDEBLLACS) catalog, both selecting blazar-like sources based on their infrared colors from the Wide-field Infrared Survey Explorer (WISE). In this work we characterize these two catalogs, clarifying the true nature of their sources based on their optical spectra from SDSS data release 15, thus testing their efficiency in selecting true blazars. Methods . We first selected all WIBRaLS2 and KDEBLLACS sources with available optical spectra in the footprint of Sloan Digital Sky Survey data release 15. We then analyzed these spectra to verify the nature of each selected candidate and to measure the fraction of the catalogs composed by spectroscopically confirmed blazars. Finally, we evaluated the impact of selection effects, especially those related to optical colors of WIBRaLS2/KDEBLLACS sources and their optical magnitude distributions. Results . We found that at least ∼30% of each catalog is made up of confirmed blazars, with quasars being the major contaminants in the case of WIBRaLS2 (≈58%) and normal galaxies in the case of KDEBLLACS (≈38.2%). The spectral analysis also allowed us to identify the nature of 11 blazar candidates of uncertain type (BCUs) from the Fermi -LAT fourth Point Source Catalog (4FGL) and to find 25 new BL Lac objects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».