MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4214634963 · doi:10.3847/1538-4365/ac3d31

Subaru High-z Exploration of Low-luminosity Quasars (SHELLQs). XVI. 69 New Quasars at 5.8 < z < 7.0

2022· article· en· W4214634963 sur OpenAlexfundno aff
Yoshiki Matsuoka, K. Iwasawa, Masafusa Onoue, Takuma Izumi, Nobunari Kashikawa, Michael A. Strauss, Masatoshi Imanishi, Tohru Nagao, Masayuki Akiyama, J. D. Silverman, Naoko Asami, James Bosch, Hisanori Furusawa, Tomotsugu Goto, James E. Gunn, Yuichi Harikane, Hiroyuki Ikeda, Rikako Ishimoto, Toshihiro Kawaguchi, N. Kato, Satoshi Kikuta, Kotaro Kohno, Yutaka Komiyama, Chien‐Hsiu Lee, Robert H. Lupton, Takeo Minezaki, Satoshi Miyazaki, Hitoshi Murayama, Atsushi J. Nishizawa, Masamune Oguri, Yoshiaki Ono, Masami Ouchi, P. A. Price, Hiroaki Sameshima, Naoshi Sugiyama, Philip J. Tait, Masahiro Takada, Ayumi Takahashi, Tadafumi Takata, Masayuki Tanaka, Yoshiki Toba, Yousuke Utsumi, Shiang‐Yu Wang, Takuji Yamashita

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal Supplement Series · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPlanetary Science DivisionInstitut de Ciències del CosmosJapan Society for the Promotion of ScienceScience Mission DirectorateSmithsonian Astrophysical ObservatoryUniversity of EdinburghMax-Planck-Institut für AstronomieNational Astronomical Observatory of JapanMax-Planck-GesellschaftMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyQueen's UniversityCabinet Office, Government of JapanEötvös Loránd TudományegyetemAcademia SinicaSpace Telescope Science InstituteToray Science FoundationHigh Energy Accelerator Research OrganizationUniversity of TokyoLos Alamos National LaboratoryJohns Hopkins UniversityPrinceton UniversityNational Central UniversityGordon and Betty Moore FoundationQueen's University BelfastNational Aeronautics and Space AdministrationDurham UniversityJapan Science and Technology AgencySmithsonian InstitutionNational Science Foundation
Mots-clésQuasarAlgorithmPhysicsAstrophysicsComputer scienceGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present the spectroscopic discovery of 69 quasars at 5.8 &lt; z &lt; 7.0, drawn from the Hyper Suprime-Cam (HSC) Subaru Strategic Program (SSP) imaging survey data. This is the 16th publication from the Subaru High- z Exploration of Low-Luminosity Quasars (SHELLQs) project, and it completes identification of all but the faintest candidates (i.e., i -band dropouts with z AB &lt; 24 and y -band detections, and z -band dropouts with y AB &lt; 24) with Bayesian quasar probability <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi>P</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi>Q</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi>B</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mo>&gt;</mml:mo> <mml:mn>0.1</mml:mn> </mml:math> in the HSC-SSP third public data release (PDR3). The sample reported here also includes three quasars with <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi>P</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi>Q</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi>B</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mo>&lt;</mml:mo> <mml:mn>0.1</mml:mn> </mml:math> at z ∼ 6.6, which we selected in an effort to completely cover the reddest point sources with simple color cuts. The number of high- z quasars discovered in SHELLQs has now grown to 162, including 23 type II quasar candidates. This paper also presents identification of seven galaxies at 5.6 &lt; z &lt; 6.7, an [O iii ] emitter at z = 0.954, and 31 Galactic cool stars and brown dwarfs. High- z quasars and galaxies compose 75% and 16%, respectively, of all the spectroscopic SHELLQs objects that pass our latest selection algorithm with the PDR3 photometry. That is, a total of 91% of the objects lie at z &gt; 5.6. This demonstrates that the algorithm has very high efficiency, even though we are probing an unprecedentedly low luminosity population down to M 1450 ∼ −21 mag.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations56
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Astrophysical Journal Supplement SeriesMême sujetGalaxies: Formation, Evolution, PhenomenaTravaux en français237 207