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Enregistrement W4298002547 · doi:10.3847/1538-4357/ac61d9

The Physical Properties of Low-redshift FeLoBAL Quasars. I. Spectral-synthesis Analysis of the Broad Absorption-line (BAL) Outflows Using SimBAL

2022· article· en· W4298002547 sur OpenAlexaff
Hyunseop Choi, Karen M. Leighly, D. M. Terndrup, Collin Dabbieri, S. C. Gallagher, Gordon T. Richards

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensCanadian Space AgencyWestern University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsQuasarRedshiftAstrophysicsAstronomySpectral lineAbsorption (acoustics)Spectral analysisSpectroscopyOpticsGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present the first systematic study of 50 low-redshift (0.66 < z < 1.63) iron low-ionization broad absorption-line quasars (FeLoBALQs) using SimBAL, which represents a more than five-fold increase in the number of FeLoBALQs with detailed absorption line spectral analyses. We found the outflows have a wide range of ionization parameters, − 4 ≲ log U ≲ 1.2 and densities, 2.8 ≲ log n ≲ 8 [ cm − 3 ] . The objects in our sample showed FeLoBAL gas located at a wide range of distances 0 ≲ log R ≲ 4.4 [pc], although we do not find any evidence for disk winds (with R ≪ 0.01 pc) in our sample. The outflow strength primarily depends on the outflow velocity with faster outflows found in quasars that are luminous or that have flat or redder spectral energy distributions. We found that ∼18% of the FeLoBALQs in the sample have the significantly powerful outflows needed for quasar feedback. Eight objects showed overlapping troughs in the spectra, and we identified eleven loitering outflow objects, a new class of FeLoBALQs that are characterized by low outflow velocities and high column density winds located log R ≲ 1 [pc] from the central engine. The FeLoBALs in loitering outflows objects do not show properties expected for radiatively driven winds, and these objects may represent a distinct population among FeLoBALQs. We discuss how the potential acceleration mechanisms and the origins of the FeLoBAL winds may differ for outflows at different locations in quasars.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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