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Enregistrement W3101240421 · doi:10.1051/0004-6361/201833296

The OTELO survey

2019· article· en· W3101240421 sur OpenAlexaff
Marina Ramón-Pérez, Á. Bongiovanni, A. M. Pérez García, J. Cepa, Jakub Nadolny, Irene Pintos-Castro, M. A. Lara-López, E. J. Alfaro, H. O. Castañeda, M. Cerviño, J. A. de Diego, M. Fernández Lorenzo, J. Gallego, J. González‐Hernández, J. I. González‐Serrano, Iván Oteo Gómez, M. Pović, M. Sánchez‐Portal

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesInstituto de Astrofísica de CanariasInstituto de Astrofísica de AndalucíaMinisterio de Economía y CompetitividadMinisterio de Ciencia, Innovación y Universidades
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGalaxyRedshiftLuminosityActive galactic nucleusPopulationFlux (metallurgy)AstronomyRedshift surveyEmission spectrumStar formationSpectral line

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims. We take advantage of the capabilities of the OSIRIS Tunable Emission Line Object (OTELO) survey to select and study the AGN population in the field. In particular, we aim to perform an analysis of the properties of these objects, including their demography, morphology, and IR luminosity. Focusing on the population of Hαemitters atz ∼ 0.4, we also aim to study the environments of AGN and non-AGN galaxies at that redshift. methods. We make use of the multiwavelength catalogue of objects in the field compiled by the OTELO survey, unique in terms of minimum flux and equivalent width. We also take advantage of the pseudo-spectra built for each source, which allow the identification of emission lines and the discrimination of different types of objects. Results. We obtained a sample of 72 AGNs in the field of OTELO, selected with four different methods in the optical, X-rays, and mid-infrared bands. We find that using X-rays is the most efficient way to select AGNs. An analysis was performed on the AGN population of OTELO in order to characterise its members. Atz ∼ 0.4, we find that up to 26% of our Hαemitters are AGNs. At that redshift, AGNs are found in identical environments to non-AGNs, although they represent the most clustered group when compared to passive and star-forming galaxies. The majority of our AGNs at any redshift were classified as late-type galaxies, including a 16% proportion of irregulars. Another 16% of AGNs show signs of interactions or mergers. Regarding the infrared luminosity, we are able to recover all the luminous infrared galaxies (LIRGs) in the field of OTELO up toz ∼ 1.6. We find that the proportion of LIRGs and ultra-luminous infraed galaxies (ULIRGs) is higher among the AGN population, and that ULIRGs show a higher fraction of AGNs than LIRGs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,007

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,183 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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