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Enregistrement W4406354928 · doi:10.1051/0004-6361/202452600

A multifrequency study of sub-parsec jets with the Event Horizon Telescope

2025· article· en· W4406354928 sur OpenAlexaff
Jan Röder, Maciek Wielgus, A. P. Lobanov, T. P. Krichbaum, Dhanya G. Nair, Sang-Sung Lee, E. Ros, Vincent L. Fish, Lindy Blackburn, Chi‐kwan Chan, Sara Issaoun, Michaël Janssen, Sheperd S. Doeleman, Geoffrey C. Bower, G. Crew, R. P. J. Tilanus, T. Savolainen, C. M. Violette Impellizzeri, A. Alberdi, Anne-Kathrin Baczko, José L. Gómez, Ru-Sen Lu, Georgios Filippos Paraschos, Efthalia Traianou, C. Goddi, Dae-Won Kim, Mikhail Lisakov, Y. Y. Kovalev, P. A. Voitsik, Kirill V. Sokolovsky, Kazunori Akiyama, Ezequiel Albentosa-Ruíz, W. Alef, Juan Carlos Algaba, Richard Anantua, Keiichi Asada, Rebecca Azulay, U. Bach, David Ball, Mislav Baloković, Bidisha Bandyopadhyay, John Barrett, Michi Bauböck, B. A. Benson, Dan Bintley, R. Blundell, Katherine L. Bouman, Michael Bremer, Christiaan D. Brinkerink, Roger Brissenden, S. Britzen, Avery E. Broderick, Dominique Broguière, Thomas Bronzwaer, Sandra Bustamante, Do‐Young Byun, John E. Carlstrom, Chiara Ceccobello, Andrew Chael, Dominic O. Chang, Koushik Chatterjee, Shami Chatterjee, Ming‐Tang Chen, Ilje Cho, Pierre Christian, Nicholas S. Conroy, J. E. Conway, J. M. Cordes, Thomas M. Crawford, Alejandro Cruz-Osorio, Yuzhu Cui, Brandon Curd, Rohan Dahale, Jordy Davelaar, Mariafelicia De Laurentis, Roger Deane, Jessica Dempsey, G. Desvignes, Jason Dexter, Vedant Dhruv, Indu K. Dihingia, Sean Taylor Dougall, Sergio A. Dzib, Ralph P. Eatough, Razieh Emami, H. Falcke, Joseph Farah, E. B. Fomalont, H. Alyson Ford, Marianna Foschi, Raquel Fraga-Encinas, William T. Freeman, Per Friberg, Christian M. Fromm, Antonio Fuentes, Peter Galison, Charles F. Gammie, Roberto García, Olivier Gentaz, Boris Georgiev, Roman Gold, Arturo I. Gómez-Ruiz, Minfeng Gu, Mark Gurwell, Kazuhiro Hada, Daryl Haggard, Kari Haworth, M. H. Hecht, Ronald Hesper, Dirk Heumann, Luis C. Ho, Paul T. P. Ho, Mareki Honma, Lei 磊 Huang 黄, David H. Hughes, Shiro Ikeda, Makoto Inoue, David J. James, Buell T. Jannuzi, Britton Jeter, Alejandra Jiménez-Rosales, Svetlana G. Jorstad, Abhishek V. Joshi, Taehyun Jung, Mansour Karami, R. Karuppusamy, Tomohisa Kawashima, Garrett K. Keating, Mark Kettenis, Dong-Jin Kim, Jae-Young Kim, Jongsoo Kim, Junhan Kim, Motoki Kino, Jun Yi Koay, Prashant Kocherlakota, Yutaro Kofuji, Shoko Koyama, C. Krämer, Joana A. Kramer, Cheng‐Yu Kuo, Noemi La Bella, Tod R. Lauer, Daeyoung Lee, Po Kin Leung, Aviad Levis, Rocco Lico, Greg Lindahl, M. Lindqvist, Kuo Liu, Elisabetta Liuzzo, Wen-Ping Lo, Laurent Loinard, C. J. Lonsdale, A. E. Lowitz, Nicholas R. MacDonald, J. Mao, N. Marchili, Sera Markoff, Daniel P. Marrone, Alan P. Marscher, I. Martí‐Vidal, Satoki Matsushita, Lynn D. Matthews, Lia Medeiros, K. M. Menten, Daniel Michalik, Izumi Mizuno, Yosuke Mizuno, J. M. Moran, Kotaro Moriyama, Monika Mościbrodzka, Wanga Mulaudzi, Cornelia Müller, Hendrik Müller, Alejandro Mus, Gibwa Musoke, I. Myserlis, Andrew Nadolski, Hiroshi Nagai, Neil M. Nagar, Masanori Nakamura, Gopal Narayanan, Iniyan Natarajan, Antonios Nathanail, Santiago Navarro Fuentes, Joey Neilsen, R. Neri, Chunchong Ni, A. Noutsos, Michael A. Nowak, Hiroki Okino, Héctor Olivares, Gisela N. Ortiz-León, Tomoaki Oyama, Feryal Özel, Daniel C. M. Palumbo, Jongho Park, Harriet Parsons, Nimesh Patel, Ue‐Li Pen, Dominic W. Pesce, Vincent Piétu, R. L. Plambeck, Aleksandar PopStefanija, Oliver Porth, Felix M. Pötzl, Ben Prather, Jorge A. Preciado-López, G. Principe, Dimitrios Psaltis, Hung-Yi Pu, Venkatessh Ramakrishnan, Ramprasad Rao, Mark G. Rawlings, Angelo Ricarte, Bart Ripperda, Freek Roelofs, A. E. E. Rogers, Cristina Romero-Cañizales, Arash Roshanineshat, Helge Rottmann, A. L. Roy, Ignacio Ruiz, Chet Ruszczyk, K. L. J. Rygl, Salvador Sánchez, David Sánchez-Argüelles, M. Sánchez‐Portal, Mahito Sasada, Kaushik Satapathy, F. Peter Schloerb, Jonathan Schonfeld, K. Schüster, Lijing Shao, Zhiqiang Shen, Des Small, Bong Won Sohn, Jason Soohoo, L. Salas, Kamal Souccar, Joshua S. Stanway, He Sun, Fumie Tazaki, Alexandra J. Tetarenko, Paul Tiede, Michael Titus, Pablo Torné, Teresa Toscano, Tyler Trent, Sascha Trippe, Matthew Turk, Ilse van Bemmel, Huib Jan van Langevelde, Daniel R. van Rossum, Jesse Vos, Jan Wagner, D. Ward–Thompson, J. F. C. Wardle, Jasmin E. Washington, Jonathan Weintroub, Robert Wharton, K. Wiik, Gunther Witzel, Michael F. Wondrak, George N. Wong, Qingwen Wu, Nitika Yadlapalli, Paul Yamaguchi, Aristomenis Yfantis, Doosoo Yoon, André Young, Ken Young, Ziri Younsi, Wei Yu, Ye Fei Yuan, J. A. Zensus, Shuo Zhang, Guang-Yao Zhao, Shan-Shan Zhao

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensUniversity of LethbridgeCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsCanadian Institute for Advanced ResearchMcGill UniversityUniversity of TorontoPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsParsecAstrophysicsAstronomyTelescopeEvent horizonEvent (particle physics)HorizonVery-long-baseline interferometryStars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. The 2017 observing campaign of the Event Horizon Telescope (EHT) delivered the first very long baseline interferometry (VLBI) images at the observing frequency of 230 GHz, leading to a number of unique studies on black holes and relativistic jets from active galactic nuclei (AGN). In total, eighteen sources were observed, including the main science targets, Sgr A* and M 87, and various calibrators. Sixteen sources were AGN. Aims. We investigated the morphology of the sixteen AGN in the EHT 2017 data set, focusing on the properties of the VLBI cores: size, flux density, and brightness temperature. We studied their dependence on the observing frequency in order to compare it with the Blandford-Königl (BK) jet model. In particular, we aimed to study the signatures of jet acceleration and magnetic energy conversion. Methods. We modeled the source structure of seven AGN in the EHT 2017 data set using linearly polarized circular Gaussian components (1749+096, 1055+018, BL Lac, J0132–1654, J0006–0623, CTA 102, and 3C 454.3) and collected results for the other nine AGN from dedicated EHT publications, complemented by lower frequency data in the 2–86 GHz range. Combining these data into a multifrequency EHT+ data set, we studied the dependences of the VLBI core component flux density, size, and brightness temperature on the frequency measured in the AGN host frame (and hence on the distance from the central black hole), characterizing them with power law fits. We compared the observations with the BK jet model and estimated the magnetic field strength dependence on the distance from the central black hole. Results. Our observations spanning event horizon to parsec scales indicate a deviation from the standard BK model, particularly in the decrease of the brightness temperature with the observing frequency. Only some of the discrepancies may be alleviated by tweaking the model parameters or the jet collimation profile. Either bulk acceleration of the jet material, energy transfer from the magnetic field to the particles, or both are required to explain the observations. For our sample, we estimate a general radial dependence of the Doppler factor δ ∝ r ≤0.5 . This interpretation is consistent with a magnetically accelerated sub-parsec jet. We also estimate a steep decrease of the magnetic field strength with radius B ∝ r −3 , hinting at jet acceleration or efficient magnetic energy dissipation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations11
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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