Is the star-formation rate in <i>z</i> ∼ 6 quasars overestimated?
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The large total infrared (TIR) luminosities (LTIR; ≳1012 L⊙) observed in z ∼ 6 quasars are generally converted into high star-formation rates (SFRs; $\gtrsim\!{10}^2~{\rm M}_{\odot }\, {\rm yr}^{-1}$) of their host galaxies. However, these estimates rely on the assumption that dust heating is dominated by stellar radiation, neglecting the contribution from the central active galactic nucleus (AGN). We test the validity of this assumption by combining cosmological hydrodynamic simulations with radiative transfer calculations. We find that, when AGN radiation is included in the simulations, the mass (luminosity)-weighted dust temperature in the host galaxies increases from T ≈ 50 K (T ≈ 70 K) to T ≈ 80 K (T ≈ 200 K), suggesting that AGN effectively heats the bulk of dust in the host galaxy. We compute the AGN-host galaxy SFR from the synthetic spectral energy distribution by using standard SFR – LTIR relations, and compare the results with the ‘true’ values in the simulations. We find that the SFR is overestimated by a factor of ≈3 (≳10) for AGN bolometric luminosities of Lbol ≈ 1012 L⊙ (≳1013 L⊙), implying that the SFRs of z ∼ 6 quasars can be overestimated by over an order of magnitude.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».