Galaxy properties of type 1 and 2 X-ray selected AGN and a comparison among different classification criteria
Notice bibliographique
Résumé
We present analyses of host galaxy properties of type 1 and type 2 X-ray selected Active galactic nuclei (AGNs) in the XMM-XXL field, which have an available optical spectroscopic classification. We modelled their optical to far-infrared spectral energy distributions (SEDs) using the X-CIGALE code. X-CIGALE allows for the fitting of X-ray flux and accounts for the viewing angle of dusty torus and the attenuation from polar dust. By selecting matched type 1 and 2 sub-samples in the X-ray luminosity and redshift parameter space, we find that both types live in galaxies with similar star formation. However, type 2 AGN tend to reside in more massive systems ($ 10.87^{+0.06}_{-0.12}\,M_\odot $) compared to their type 1 counterparts ($ 10.57^{+0.20}_{-0.12}\,M_\odot $). In the second part of our analysis, we compare the spectroscopic classification with that from the SED fitting. X-CIGALE successfully identifies all spectroscopic type 2 sources either by estimating an inclination angle that corresponds to edge on viewing of the source or by measuring increased polar dust in these systems. Approximately 85% of spectroscopic type 1 AGN are also identified as such, based on the SED fitting analysis. There is a small number of sources (∼15% of the sample) that present broad lines in their spectra, but they show strong indications of obscuration, based on SED analysis. These could be systems that are viewed face on and have an extended dust component along the polar direction. The performance of X-CIGALE in classifying AGN is similar at low and high redshifts, under the condition that there is sufficient photometric coverage. Finally, the usage of optical/mid-IR colour criteria to identify optical red AGN (u − W3) suggests that these criteria are better suited for IR selected AGN and their efficiency drops for the low to moderate luminosity sources included in X-ray samples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».