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Enregistrement W4399114754 · doi:10.48550/arxiv.2405.18126

Euclid preparation. Observational expectations for redshift z<7 active galactic nuclei in the Euclid Wide and Deep surveys

2024· preprint· en· W4399114754 sur OpenAlexaff
Hermine Landt, S. Fotopoulou, L Bisigello, Eduardo Bañados, G. Zamorani, Francesco Shankar, Daniel Stern, Elisabeta Lusso, L. Spinoglio, V. Allevato, F. Ricci, A. Feltre, F. Mannucci, M. Salvato, M. Mignoli, D. Vergani, F. La Franca, A. Amara, S. Andreon, N. Auricchio, Marco Baldi, S. Bardelli, R. Bender, C. Bodendorf, D. Bonino, E. Branchini, M. Brescia, J. Brinchmann, S. Camera, V. Capobianco, C. Carbone, J. Carretero, Santiago Casas, M. Castellano, S. Cavuoti, A. Cimatti, G. Congedo, L. Conversi, Y. Copin, F. Courbin, M. Cropper, A. Da Silva, H. Degaudenzi, J. Dinis, F. Dubath, X. Dupac, S. Dusini, M. Farina, S. Farrens, S. Ferriol, M. Frailis, E. Franceschi, S. Galeotta, B. Gillis, C. Giocoli, A. Grazian, F. Grupp, L. Guzzo, Henk Hoekstra, W. A. Holmes, I. Hook, F. Hormuth, A. Hornstrup, P. Hudelot, K. Jahnkę, E. Keihänen, S. Kermiche, A. Kiessling, B. Kubik, M Kümmel, M. Kunz, H. Kurki‐Suonio, R. Laureijs, S. Ligori, V. Lindholm, I. Lloro, D. Maino, E. Maiorano, O. Mansutti, O. Marggraf, K. Markovič, N. Martinet, F. Marulli, R. Massey, E. Medinaceli, S. Mei, M. Melchior, Y. Mellier, M. Meneghetti, E. Merlin, G. Meylan, M. Moresco, L. Moscardini, E. Munari, S. Paltani, F. Pasian, K. Pedersen, V. Pettorino, G. Polenta, M. Poncet, L. Pozzetti, F. Raison, R. Rébolo, A. Renzi, Jason Rhodes, G. Riccio, Hans-Walter Rix, E. Romelli, M. Roncarelli, E. Rossetti, R. P. Saglia, D. Sapone, B. Sartoris, R. Scaramella, M. Schirmer, P Schneider, T. Schrabback, A. Secroun, G. Seidel, S. Serrano, C. Sirignano, G. Sirri, L. Stančo, C. Surace, P. Tallada-Crespí, D. Tavagnacco, I. Tereno, R. Toledo-Moreo, F. Torradeflot, I. Tutusaus, L. Valenziano, T. Vassallo, A. Veropalumbo, Yun Wang, J. Weller, E. Zucca, A. Biviano, M. Bolzonella, E. Bozzo, C. Burigana, C Colodro-Conde, G. De Lucia, D. Di Ferdinando, R. Farinelli, Koshy George, J Gracia-Carpio, M. Martinelli, N. Mauri, C. Neissner, Z. Sakr, V Scottez, M. Tenti, Matteo Viel, M. Wiesmann, Y. Akrami, S Anselmi, C. Baccigalupi, M. Ballardini, M. Béthermin, Alain Blanchard, L Blot, S. Borgani, S Bruton, R Cabanac, A Calabrò, G Cañas-Herrera, A. Cappi, G. Castignani, T. Castro, S. Contarini, T. Contini, O. Cucciati, S. Davini, Brian De, G. Desprez, A. Díaz‐Sánchez, S. Di Domizio, S. Escoffier, I. Ferrero, F. Finelli⋆, A. Fontana, F Fornari, L. Gabarra, K. Ganga, J. García-Bellido, V Gautard, E Gaztanaga, F. Giacomini, G. Gozaliasl, Alex Hall, H. Hildebrandt, J Hjorth, V. Kansal, D Karagiannis, L. Legrand, A. Loureiro, J. F. Macías–Pérez, G. Maggio, M. Magliocchetti, S Matthew, L. Maurin, Pierluigi Monaco, Claudio Moretti, G. Morgante, S. Nadathur, L. Nicastro, N. A. Walton, L. Patrizii, A Pezzotta, M. Pöntinen, V. Popa, C. Porciani, D. Potter, I Risso, M Sahlén, Aurel Schneider, E. Sefusatti, M. Sereno, P. Šimon, A. Spurio Mancini, J Steinwagner, G. Testera, Romain Teyssier, Sune Toft, S. Tosi, A. Troja, C Valieri, J. Väliviita, G Verza

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensSaint Mary's UniversityPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaNorsk RomsenterAgenția Spațială RomânăScience and Technology Facilities CouncilNational Astronomical Observatory of JapanAgenzia Spaziale ItalianaMagyar Tudományos AkadémiaNational Aeronautics and Space AdministrationEuropean Space AgencyUK Research and Innovation
Mots-clésRedshiftObservational studyAstrophysicsActive galactic nucleusPhysicsAstronomyPsychologyGalaxyMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We forecast the expected population of active galactic nuclei (AGN) observable in the Euclid Wide Survey (EWS) and Euclid Deep Survey (EDS). Starting from an X-ray luminosity function (XLF) we generate volume-limited samples of the AGN expected in the survey footprints. Each AGN is assigned an SED appropriate for its X-ray luminosity and redshift, with perturbations sampled from empirical distributions. The photometric detectability of each AGN is assessed via mock observation of the assigned SED. We estimate 40 million AGN will be detectable in at least one band in the EWS and 0.24 million in the EDS, corresponding to surface densities of 2.8$\times$10$^{3}$ deg$^{-2}$ and 4.7$\times$10$^{3}$ deg$^{-2}$. Employing colour selection criteria on our simulated data we select a sample of 4.8$\times$10$^{6}$ (331 deg$^{-2}$) AGN in the EWS and 1.7$\times$10$^{4}$ (346 deg$^{-2}$) in the EDS, amounting to 10% and 8% of the AGN detectable in the EWS and EDS. Including ancillary Rubin/LSST bands improves the completeness and purity of AGN selection. These data roughly double the total number of selected AGN to comprise 21% and 15% of the detectable AGN in the EWS and EDS. The total expected sample of colour-selected AGN contains 6.0$\times$10$^{6}$ (74%) unobscured AGN and 2.1$\times$10$^{6}$ (26%) obscured AGN, covering $0.02 \leq z \lesssim 5.2$ and $43 \leq \log_{10} (L_{bol} / erg s^{-1}) \leq 47$. With this simple colour selection, expected surface densities are already comparable to the yield of modern X-ray and mid-infrared surveys of similar area. The relative uncertainty on our expectation for detectable AGN is 6.7% for the EWS and 12.5% for the EDS, driven by the uncertainty of the XLF.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1370,120

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,170 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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