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Enregistrement W4353076930 · doi:10.1051/0004-6361/202245437

Classifying the full SDSS-IV MaNGA Survey using optical diagnostic diagrams: Presentation of AGN catalogs in flexible apertures

2023· article· en· W4353076930 sur OpenAlexfundno aff
M. Albán, Dominika Wylezalek

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratorySmithsonian Astrophysical ObservatoryOffice of ScienceMax-Planck-Institut für AstronomieUniversity of Colorado BoulderMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoDeutsche ForschungsgemeinschaftUniversity of OxfordYork UniversityCarnegie Institution for ScienceInstituto de Astrofísica de CanariasCarnegie Mellon UniversityAlfred P. Sloan FoundationJohns Hopkins UniversityCarnegie Institution of WashingtonUniversity of UtahOhio State UniversityNew Mexico State UniversityDaimler und Benz StiftungUniversity of PortsmouthLeibniz-GemeinschaftUniversity of Notre DameU.S. Department of EnergySmithsonian InstitutionMax-Planck-Institut für Astrophysik
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGalaxyActive galactic nucleusSupermassive black holeAstronomyLuminous infrared galaxyStar formationFlux (metallurgy)Galaxy formation and evolution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate active galactic nucleus (AGN) identifications in large galaxy samples are crucial for the assessment of the role of AGN and AGN feedback in the co-evolution of galaxies and their central supermassive black holes. Emission-line flux-ratio diagnostics are commonly used to identify AGN in optical spectra. New large samples of integral field unit observations allow exploration of the role of aperture size in the classification process. In this paper, we present galaxy classifications for all 10010 galaxies observed within the Mapping Nearby Galaxies at Apache Point Observatory (MaNGA) survey. We use Baldwin-Philips-Terlevich line flux-ratio diagnostics combined with an Hα equivalent threshold in 60 apertures of varying size for the classification, and provide the corresponding catalogs. MaNGA-selected AGN primarily lie below the main sequence of star-forming galaxies, and reside in massive galaxies with stellar masses of ~1011 M⊙ and a median Hα-derived star formation rate of ~1.44M⊙ yr−1. We find that the number of “fake” AGN increases significantly beyond selection apertures of >1.0 Reff because of increased contamination from diffuse ionized gas (DIG). A comparison with previous works shows that the treatment of the underlying stellar continuum and flux measurements can significantly impact galaxy classification. Our work provides the community with AGN catalogs and galaxy classifications for the full MaNGA survey.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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