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Enregistrement W3106694714 · doi:10.1051/0004-6361/202039476

The ROSAT Raster survey in the north ecliptic pole field

2020· article· en· W3106694714 sur OpenAlexaboutno aff
G. Hasinger, M. J. Freyberg, E. M. Hu, C. Waters, P. Capak, A. Moneti, H. J. McCracken

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJet Propulsion LaboratoryCentre National de la Recherche ScientifiqueNational Astronomical Observatory of JapanCalifornia Institute of TechnologyNational Aeronautics and Space AdministrationUniversity of California, Los AngelesNational Science Foundation
Mots-clésROSATPhysicsAstrophysicsPhotometry (optics)RedshiftAstronomySkyHubble Deep FieldQuasarGalaxyStars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The north ecliptic pole (NEP) is an important region for extragalactic surveys. Deep and wide contiguous surveys are being performed by several space observatories, most currently with the eROSITA telescope. Several more are planned for the near future. We analyse all the ROSAT pointed and survey observations in a region of 40 deg2 around the NEP, restricting the ROSAT field of view to the inner 30′ radius. We obtain an X-ray catalogue of 805 sources with 0.5−2 keV fluxes > 2.9 × 10−15 erg cm−2 s−1, about a factor of three deeper than the ROSAT All-Sky Survey in this field. The sensitivity and angular resolution of our data are comparable to the eROSITA All-Sky Survey expectations. The 50% position error radius of the sample of X-ray sources is ∼10″. We use HEROES optical and near-infrared imaging photometry from the Subaru and Canada/France/Hawaii telescopes together with GALEX, SDSS, Pan-STARRS, and WISE catalogues, as well as images from a new deep and wide Spitzer survey in the field to statistically identify the X-ray sources and to calculate photometric redshifts for the candidate counterparts. In particular, we utilize mid-infrared (mid-IR) colours to identify active galactic nucleus (AGN) X-ray counterparts. Despite the relatively large error circles and often faint counterparts, together with confusion issues and systematic errors, we obtain a rather reliable catalogue of 766 high-quality optical counterparts, corresponding redshifts and optical classifications. The quality of the dataset is sufficient to look at ensemble properties of X-ray source classes. In particular we find a new population of luminous absorbed X-ray AGN at large redshifts, identified through their mid-IR colours. This populous group of AGN was not recognized in previous X-ray surveys, but could be identified in our work due to the unique combination of survey solid angle, X-ray sensitivity, and quality of the multi-wavelength photometry. We also use the WISE and Spitzer photometry to identify a sample of 185 AGN selected purely through their mid-IR colours, most of which are not detected by ROSAT. Their redshifts and upper limits to X-ray luminosity and X-ray–to–optical flux ratios are even higher than for the new class of X-ray selected luminous type 2 AGN (AGN2); they are probably a natural extension of this sample. This unique dataset is important as a reference sample for future deep surveys in the NEP region, in particular for eROSITA and also for Euclid and SPHEREX. We predict that most of the absorbed distant AGN should be readily picked up by eROSITA, but they require sensitive mid-IR imaging to be recognized as optical counterparts.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

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
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,008

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 enseignants0,183 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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