Super-size Me: The Big Multi-AGN Catalog (The Big MAC) Data Release 1: The Source Catalog
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Galaxy mergers represent the most transformative and dramatic avenue for galaxy and supermassive black hole (SMBH) evolution. Multiple active galactic nuclei (multi-AGNs) are expected to ignite, grow, and evolve alongside the host galaxies, and these represent different evolutionary stages of the SMBHs over the merger sequence. However, no comprehensive census exists of observed multi-AGN systems. Here we present the Big Multi-AGN Catalog (the Big MAC), the first literature-complete catalog of all known (confirmed and candidate) multi-AGN systems, which includes dual AGNs (separations ∼0.03–110 kpc), binary AGNs (gravitationally bound, ≲30 pc), and recoiling AGNs, gleaned from hundreds of literature articles spanning the years 1970–2020. The Big MAC is the first archive to assemble all multi-AGN systems and candidates across all selection methods, redshifts, and galaxy mass ratios, and this catalog offers a solid foundation for archival and targeted multiwavelength follow-up investigations. In this work, we provide an overview of the creation of the multi-AGN literature library and the catalog itself, present definitions for different multi-AGN classes (including new definitions for dual AGNs derived from galaxy pairs in Illustris-TNG100), describe the general properties of the catalog as a function of redshift space and separation, and we provide a thorough examination of selection and confirmation method usage within the literature. We also discuss best practices for the multi-AGN literature, and we emphasize that a diverse, multiwavelength array of selection approaches is crucial for a complete understanding of multi-AGNs and—by extension—answering long-standing, open questions regarding the importance of AGNs and galaxy mergers.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,061 |
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 ».