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Enregistrement W3017101812 · doi:10.22201/ia.01851101p.2020.56.01.10

The Environmental Dependence of the Age of Active Galaxies and the Dependence of the Clustering Properties of Active Galaxies on Age

2020· article· en· W3017101812 sur OpenAlexfundno aff
Xin‐Fa Deng, Xiaoqing Wen

Notice bibliographique

RevueRevista Mexicana de Astronomía y Astrofísica · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryCollege of Engineering, Michigan State UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaYork UniversityJohns Hopkins UniversityOhio State UniversityNew Mexico State UniversityVanderbilt UniversityYale UniversityUniversity of PortsmouthNational Science FoundationUniversity of WashingtonAlfred P. Sloan FoundationUniversity of ArizonaPrinceton UniversityBrookhaven National LaboratoryU.S. Department of Energy
Mots-clésPhysicsAstrophysicsActive galactic nucleusGalaxy groupGalaxyLuminous infrared galaxyBrightest cluster galaxyAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We explore the environmental dependence of the age and the clustering-age dependence of active galaxies in two volume-limited active galaxy samples of the SDSS. In the luminous volume-limited sample, the age of active galaxies apparently depends on environments: at low density the fraction of young galaxies with ages less than 2 Gyr is significantly higher than the one in the high density case, at high density the fraction of old galaxies is significantly higher than the one at low density. Young active galaxies have a higher prevalence than old ones at small multiplicity, corresponding to isolated galaxies, close pairs and small groups, whereas old active galaxies have a higher prevalence in the multiplicity bins corresponding to dense groups and clusters. But in the faint volume-limited sample, although the environmental dependence of the age is fairly weak, a substantial clustering-age dependence can be observed.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,681

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 technologies0,0000,002
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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