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Enregistrement W3215038659 · doi:10.1051/0004-6361/202142011

The Close AGN Reference Survey (CARS)

2021· article· en· W3215038659 sur OpenAlexafffund
I. Smirnova-Pinchukova, B. Husemann, Timothy A. Davis, C. Smith, M. Singha, G. Tremblay, Ralf S. Klessen, Meredith C. Powell, Thomas Connor, Stefi A. Baum, F. Combes, S. M. Croom, M. Gaspari, Justus Neumann, C. P. O’Dea, M. Á. Pérez-Torres, D. J. Rosario, Tom Rose, J. Scharwächter, N. Winkel

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInstituto de Astrofísica de AndalucíaDeutscher Akademischer AustauschdienstAgencia Estatal de InvestigaciónNational Aeronautics and Space AdministrationMinisterio de Ciencia, Innovación y UniversidadesCalifornia Institute of TechnologyJet Propulsion LaboratoryDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGalaxyStar formationLuminosityActive galactic nucleusStellar massContext (archaeology)AstronomyChandra Deep Field SouthLuminous infrared galaxyGalaxy formation and evolution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context.Active galactic nuclei (AGN) are thought to be responsible for the suppression of star formation in massive ∼1010 M⊙galaxies. While this process is a key feature in numerical simulations of galaxy formation, it has not been unambiguously confirmed in observational studies yet. Aims.The characterization of the star formation rate (SFR) in AGN host galaxies is challenging as AGN light contaminates most SFR tracers. Furthermore, the various SFR tracers are sensitive to different timescales of star formation from approximately a few to 100 Myr. We aim to obtain and compare SFR estimates from different tracers for AGN host galaxies in the Close AGN Reference Survey (CARS) to provide new observational insights into the recent SFR history of those systems. Methods.We constructed integrated panchromatic spectral energy distributions to measure the far infrared (FIR) luminosity as a tracer for the recent (< 100 Myr) SFR. In addition we used the integral-field unit observation of the CARS targets to employ the Hαluminosity decontaminated by AGN excitation as a proxy for the current (< 5 Myr) SFR. Results.We find that significant differences in specific SFR of the AGN host galaxies as compared with the larger galaxy population disappear once cold gas mass, in addition to stellar mass, is used to predict the SFR for a specific AGN host. Only a tentative trend with the inclination of the host galaxy remains, such that SFR appears slightly lower than expected when the galaxies of unobscured AGN appear more edge-on along our line-of-sight, particular for dust-insensitive FIR-based SFRs. We identify individual galaxies with a significant difference in their SFR which can be related to a recent enhancement or decline in their SFR history that might be related to various processes including interactions, gas consumption, outflows, and AGN feedback. Conclusions.AGN can be present in various stages of galaxy evolution which makes it difficult to relate the SFR solely to the impact of the AGN. Our study shows that stellar mass alone is an insufficient parameter to estimate the expected SFR of an AGN host galaxy compared to the underlying non-AGN galaxy population. We do not find any strong evidence for a global positive or negative AGN feedback in the CARS sample. However, there is tentative evidence that (1) the relative orientation of the AGN engine with respect to the host galaxies might alter the efficiency of AGN feedback and that (2) the recent SFH is an additional tool to identify rapid changes in galaxy growth driven by the AGN or other processes.

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)0,002
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations31
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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