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Enregistrement W3212467495 · doi:10.3390/galaxies9040102

Discovery of Rare Dying Radio Galaxies Using MeerKAT

2021· article· en· W3212467495 sur OpenAlexaff
Nadeem Oozeer, L. Rudnick, M. F. Bietenholz, T. Venturi, Kenda Knowles, Konstantinos Kolokythas, Nceba Mhlahlo

Notice bibliographique

RevueGalaxies · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGalaxyRadio telescopeRadio galaxyAstronomyActive galactic nucleusPopulationX-shaped radio galaxyRadio frequencyTelecommunicationsComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dying radio galaxies represent a stage of the evolution of active galactic nuclei (AGN), during which the accreting central black hole has switched off and/or falls to such a low level that the plasma outflow can no longer be sustained. When this happens, the radio source undergoes a period of fading, the dying phase, before it disappears completely. We present the study of three potential dying radio sources using the MeerKAT radio telescope: MKT J072851.2-752743, MKT J001940.4-654722, and ACO 548B. The identification as dying radio sources came from the MeerKAT Galaxy Cluster Legacy Survey (MGCLS). We carry out a multi-wavelength analysis of the sources and derive their energetics. The ages of the sources are ∼30–70 Myr, they have magnetic fields of the order of a few μG, and they have relatively low radio power. Their potential optical counterparts are associated with massive galaxies. We show that ACO 548B, previously classified as two peripheral relic radio sources, is a dying radio galaxy. With its good sensitivity and resolution, MeerKAT is an ideal instrument to detect potential dying radio sources, and contribute to the understanding of the evolution of AGN population.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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