Identifying active galactic nuclei via brightness temperature with sub-arcsecond international LOFAR telescope observations
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Identifying active galactic nuclei (AGNs) and isolating their contribution to a galaxy’s energy budget is crucial for studying the co-evolution of AGNs and their host galaxies. Brightness temperature (Tb) measurements from high-resolution radio observations at GHz frequencies are widely used to identify AGNs. Here, we investigate using new sub-arcsecond imaging at 144 MHz with the International LOFAR Telescope to identify AGNs using Tb in the Lockman Hole field. We use ancillary data to validate the 940 AGN identifications, finding 83 percent of sources have AGN classifications from SED fitting and/or photometric identifications, yielding 160 new AGN identifications. Considering the multiwavelength classifications, brightness temperature criteria select over half of radio-excess sources, 32 percent of sources classified as radio-quiet AGNs, and 20 percent of sources classified as star-forming galaxies. Infrared colour–colour plots and comparison with what we would expect to detect based on peak brightness in 6 arcsec LOFAR maps imply that the star-forming galaxies and sources at low flux densities have a mixture of star-formation and AGN activity. We separate the radio emission from star-formation and AGN in unresolved, Tb-identified AGNs with no significant radio excess and find the AGN comprises 0.49 ± 0.16 of the radio luminosity. Overall, the non-radio excess AGNs show evidence for having a variety of different radio emission mechanisms, which can provide different pathways for AGNs and galaxy co-evolution. This validation of AGN identification using brightness temperature at low frequencies opens the possibility for securely selecting AGN samples where ancillary data are inadequate.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».