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Enregistrement W2969956163 · doi:10.1093/mnras/stz2326

High Density Reflection Spectroscopy – II. The density of the inner black hole accretion disc in AGN

2019· article· en· W2969956163 sur OpenAlexaff
Jiachen Jiang, A. C. Fabian, Thomas Dauser, Luigi Gallo, Javier A. García, Erin Kara, M. L. Parker, John A. Tomsick, D. J. Walton, C. S. Reynolds

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysical Phenomena and Observations
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilScience and Technology Facilities CouncilEuropean Space AgencyAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésPhysicsAstrophysicsAccretion (finance)Black hole (networking)GalaxyReflection (computer programming)Accretion discActive galactic nucleusAstronomySpectroscopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We present a high density disc reflection spectral analysis of a sample of 17 Seyfert 1 galaxies to study the inner disc densities at different black hole mass scales and accretion rates. All the available XMM–Newton observations in the archive are used. OM observations in the optical/UV band are used to estimate their accretion rates. We find that 65 per cent of sources in our sample show a disc density significantly higher than ne = 1015 cm−3, which was assumed in previous reflection-based spectral analyses. The best-fitting disc densities show an anticorrelation with black hole mass and mass accretion rate. High density disc reflection model can successfully explain the soft excess emission and significantly reduce inferred iron abundances. We also compare our black hole spin and disc inclination angle measurements with previous analyses.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,563
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations125
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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