X-ray properties of reverberation-mapped AGNs with super-Eddington accreting massive black holes
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT X-ray properties of active galactic nuclei (AGNs) depend on their underlying physical parameters, particularly the accretion rate. We identified eight reverberation-mapped AGNs with some of the largest known accretion rates without high-quality X-ray data. We obtained new Chandra ACIS-S X-ray observations and nearly simultaneous optical spectrophotometry to investigate the properties of these AGNs with extreme super-Eddington accreting massive black holes (SEAMBHs). We combined our new X-ray measurements with those of other reverberation-mapped AGNs, which have the best-determined masses and accretion rates. The trend of the steepening of the spectral slope between X-ray and optical-UV, αox, with increasing optical-UV luminosity, $L_{\rm 2500{\mathring{\rm A}}}$, holds true for even the most extreme SEAMBHs. One of our new SEAMBHs appears X-ray-weak for its luminosity, perhaps due to absorption associated with orientation effects involving a slim disc thought to be present in highly accreting systems. The correlation of the $\rm 2\!-\!8~ keV$ X-ray photon index with the accretion rate also holds for the extreme SEAMBHs, which show some of the largest photon indices reported for AGNs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».