The radio loudness of SDSS quasars from the LOFAR Two-metre Sky Survey: ubiquitous jet activity and constraints on star formation
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We examine the distribution of radio emission from ∼42 000 quasars from the Sloan Digital Sky Survey, as measured in the LOFAR Two-metre Sky Survey (LoTSS). We present a model of the radio luminosity distribution of the quasars that assumes that every quasar displays a superposition of two sources of radio emission: active galactic nuclei (jets) and star formation. Our two-component model provides an excellent match to the observed radio flux density distributions across a wide range of redshifts and quasar optical luminosities; this suggests that the jet-launching mechanism operates in all quasars but with different powering efficiency. The wide distribution of jet powers allows for a smooth transition between the ‘radio-quiet’ and ‘radio-loud’ quasar regimes, without need for any explicit bimodality. The best-fitting model parameters indicate that the star formation rate of quasar host galaxies correlates strongly with quasar luminosity and also increases with redshift at least out to z ∼ 2. For a model where star formation rate scales as $L_{\rm bol}^{\alpha } (1+z)^{\beta }$, we find α = 0.47 ± 0.01 and β = 1.61 ± 0.05, in agreement with far-infrared studies. Quasars contribute ≈0.15 per cent of the cosmic star formation rate density at z = 0.5, rising to 0.4 per cent by z ∼ 2. The typical radio jet power is seen to increase with both increasing optical luminosity and black hole mass independently, but does not vary with redshift, suggesting intrinsic properties govern the production of the radio jets. We discuss the implications of these results for the triggering of quasar activity and the launching of jets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».