The optical luminosity function of LOFAR radio-selected quasars at 1.4 ≤<i>z</i>≤ 5.0 in the NDWFS-Boötes field
Notice bibliographique
Résumé
We present an estimate of the optical luminosity function (OLF) of LOFAR radio-selected quasars (RSQs) at 1.4 < z < 5.0 in the 9.3 deg2NOAO Deep Wide-field survey (NDWFS) of the Boötes field. The selection was based on optical and mid-infrared photometry used to train three different machine learning (ML) algorithms (Random forest, SVM, Bootstrap aggregation). Objects taken as quasars by the ML algorithms are required to be detected at ≥5σsignificance in deep radio maps to be classified as candidate quasars. The optical imaging came from the Sloan Digital Sky Survey and the Pan-STARRS1 3πsurvey; mid-infrared photometry was taken from theSpitzerDeep, Wide-Field Survey; and radio data was obtained from deep LOFAR imaging of the NDWFS-Boötes field. The requirement of a 5σLOFAR detection allowed us to reduce the stellar contamination in our sample by two orders of magnitude. The sample comprises 130 objects, including both photometrically selected candidate quasars (47) and spectroscopically confirmed quasars (83). The spectral energy distributions calculated using deep photometry available for the NDWFS-Boötes field confirm the validity of the photometrically selected quasars using the ML algorithms as robust candidate quasars. The depth of our LOFAR observations allowed us to detect the radio-emission of quasars that would be otherwise classified as radio-quiet. Around 65% of the quasars in the sample are fainter thanM1450 = −24.0, a regime where the OLF of quasars selected through their radio emission, has not been investigated in detail. It has been demonstrated that in cases where mid-infrared wedge-based AGN selection is not possible due to a lack of appropriate data, the selection of quasars using ML algorithms trained with optical and infrared photometry in combination with LOFAR data provides an excellent approach for obtaining samples of quasars. The OLF of RSQs can be described by pure luminosity evolution atz < 2.4, and a combined luminosity and density evolution atz > 2.4. The faint-end slope,α, becomes steeper with increasing redshift. This trend is consistent with previous studies of faint quasars (M1450 ≤ −22.0). We demonstrate that RSQs show an evolution that is very similar to that exhibited by faint quasars. By comparing the spatial density of RSQs with that of the total (radio-detected plus radio-undetected) faint quasar population at similar redshifts, we find that RSQs may compose up to ∼20% of the whole faint quasar population. This fraction, within uncertainties, is constant with redshift. Finally, we discuss how the compactness of the RSQs radio-morphologies and their steep spectral indices could provide valuable insights into how quasar and radio activity are triggered in these systems.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».