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Enregistrement W3108524517 · doi:10.3847/1538-4365/abc705

Placing High-redshift Quasars in Perspective: A Catalog of Spectroscopic Properties from the Gemini Near Infrared Spectrograph–Distant Quasar Survey

2021· article· en· W3108524517 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal Supplement Series · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesJet Propulsion LaboratoryOffice of ScienceCalifornia Institute of TechnologyNational Aeronautics and Space AdministrationHigh Energy PhysicsU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésQuasarSkyLuminositySpectral lineNear-infrared spectroscopyEmission spectrumRedshiftAccretion (finance)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present spectroscopic measurements for 226 sources from the Gemini Near Infrared Spectrograph–Distant Quasar Survey (GNIRS-DQS). Being the largest uniform, homogeneous survey of its kind, it represents a flux-limited sample (m i ≲ 19.0 mag, H ≲ 16.5 mag) of Sloan Digital Sky Survey (SDSS) quasars at 1.5 ≲ z ≲ 3.5 with a monochromatic luminosity ( ) at 5100 Å in the range of 1044–1046 erg s−1. A combination of the GNIRS and SDSS spectra covers principal quasar diagnostic features, chiefly the C iv λ1549, Mg ii λλ2798, 2803, Hβ λ4861, and [O iii] λλ4959, 5007 emission lines, in each source. The spectral inventory will be utilized primarily to develop prescriptions for obtaining more accurate and precise redshifts, black hole masses, and accretion rates for all quasars. Additionally, the measurements will facilitate an understanding of the dependence of rest-frame ultraviolet–optical spectral properties of quasars on redshift, luminosity, and Eddington ratio, and test whether the physical properties of the quasar central engine evolve over cosmic time.

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)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations24
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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