The GLEAMing of the first supermassive black holes: II. A new sample of high-redshift radio galaxy candidates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While unobscured and radio-quiet active galactic nuclei are regularly being found at redshifts $z > 6$ , their obscured and radio-loud counterparts remain elusive. We build upon our successful pilot study, presenting a new sample of low-frequency-selected candidate high-redshift radio galaxies (HzRGs) over a sky area 20 times larger. We have refined our selection technique, in which we select sources with curved radio spectra between 72–231 MHz from the GaLactic and Extragalactic All-sky Murchison Widefield Array (GLEAM) survey. In combination with the requirements that our GLEAM-selected HzRG candidates have compact radio morphologies and be undetected in near-infrared $K_{\rm s}$ -band imaging from the Visible and Infrared Survey Telescope for Astronomy Kilo-degree Infrared Galaxy (VIKING) survey, we find 51 new candidate HzRGs over a sky area of approximately $1200\ \mathrm{deg}^2$ . Our sample also includes two sources from the pilot study: the second-most distant radio galaxy currently known, at $z=5.55$ , with another source potentially at $z \sim 8$ . We present our refined selection technique and analyse the properties of the sample. We model the broadband radio spectra between 74 MHz and 9 GHz by supplementing the GLEAM data with both publicly available data and new observations from the Australia Telescope Compact Array at 5.5 and 9 GHz. In addition, deep $K_{\rm s}$ -band imaging from the High-Acuity Widefield K -band Imager (HAWK-I) on the Very Large Telescope and from the Southern Herschel Astrophysical Terahertz Large Area Survey Regions $K_{\rm s}$ -band Survey (SHARKS) is presented for five sources. We discuss the prospects of finding very distant radio galaxies in our sample, potentially within the epoch of reionisation at $z \gtrsim 6.5$ .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».