Radio-AGN activity across the galaxy population: dependence on stellar mass, star formation rate, and redshift
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We characterize the co-evolution of radio-loud active galactic nuclei (AGN) and their galaxies by mapping the dependence of radio-loud AGN activity on stellar mass and star formation rate (SFR) across cosmic time (out to $z \sim 1.5$). Deep LOFAR radio observations are combined with large galaxy samples to study the incidence of radio-loud AGN across the galaxy population; the AGN are further split into low-excitation radio galaxies (LERGs) and high-excitation radio galaxies (HERGs). We find that LERG activity occurs over a wide range of SFRs, whereas HERGs are typically found in galaxies with ongoing star formation. The LERGs are then split based on their SFRs relative to the main sequence, across redshift. Within quiescent galaxies, LERG activity shows a steep stellar mass dependence with the same normalization across the past $\sim$10 Gyr; this indicates that hot gas fuels LERGs in quiescent galaxies across cosmic time. In massive galaxies [$\log _{10}(M/\rm {{\rm M}_{\odot }}) \gtrsim 11$], the incidence of LERGs is roughly constant across the galaxy population, suggesting that LERGs in massive galaxies may be fuelled by hot gas regardless of the star formation activity. At lower masses, however, LERG activity is significantly more enhanced (by a factor of up to 10) in star-forming galaxies compared to quiescent galaxies; this suggests that an additional fuelling mechanism, likely associated with cold gas, may fuel the LERGs in galaxies with higher SFRs. We find that HERGs typically accrete above 1 per cent of the Eddington-scaled accretion rate, and the LERGs typically accrete below this level.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».