CLASS Survey Description: Coronal-line Needles in the SDSS Haystack
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Coronal lines are a powerful, yet poorly understood, tool to identify and characterize active galactic nuclei. There have been few large-scale surveys of coronal lines in the general galaxy population in the literature so far. Using a novel preselection technique with a flux-to-rms ratio , followed by Markov Chain Monte Carlo fitting, we searched for the full suite of 20 coronal lines in the optical spectra of almost 1 million galaxies from the Sloan Digital Sky Survey Data Release 8. We present a catalog of the emission-line parameters for the resulting 258 galaxies with detections. The Coronal Line Activity Spectroscopic Survey includes line properties, host-galaxy properties, and selection criteria for all galaxies in which at least one line is detected. This comprehensive study reveals that a significant fraction of coronal-line activity is missed in past surveys based on a more limited set of coronal lines; ∼60% of our sample do not display the more widely surveyed [Fe x] λ6374. In addition, we discover a strong correlation between coronal-line and Wide-field Infrared Survey Explorer W2 luminosities, suggesting that the mid-infrared flux can be used to predict coronal-line fluxes. For each line we also provide a confidence level that the line is present, generated by a novel neural network, trained on fully simulated data. We find that after training the network to detect individual lines using 100,000 simulated spectra, we achieve an overall true-positive rate of 75.49% and a false-positive rate of only 3.96%.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,157 | 0,118 |
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 ».