The Sloan Digital Sky Survey Reverberation Mapping Project: UV-Optical Accretion Disk Measurements with Hubble Space Telescope
Notice bibliographique
Résumé
We present accretion-disk structure measurements from UV-optical reverberation mapping observations of a sample of eight quasars at 0.24<z<0.85. Ultraviolet photometry comes from two cycles of Hubble Space Telescope monitoring, accompanied by multi-band optical monitoring by the Las Cumbres Observatory network and Liverpool Telescopes. The targets were selected from the Sloan Digital Sky Survey Reverberation Mapping (SDSS-RM) project sample with reliable black-hole mass measurements from Hbeta reverberation mapping results. We measure significant lags between the UV and various optical griz bands using JAVELIN and CREAM methods. We use the significant lag results from both methods to fit the accretion-disk structure using a Markov chain Monte Carlo approach. We study the accretion disk as a function of disk normalization, temperature scaling, and efficiency. We find direct evidence for diffuse nebular emission from Balmer and FeII lines over discrete wavelength ranges. We also find that our best-fit disk color profile is broadly consistent with the Shakura \& Sunyaev disk model. We compare our UV-optical lags to the disk sizes inferred from optical-optical lags of the same quasars and find that our results are consistent with these quasars being drawn from a limited high-lag subset of the broader population. Our results are therefore broadly consistent with models that suggest longer disk lags in a subset of quasars, for example, due to a nonzero size of the ionizing corona and/or magnetic heating contributing to the disk response.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».