Discovery of a Little Red Dot Candidate at <i>z</i> ≳ 10 in COSMOS-web Based on MIRI-NIRCam Selection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract JWST has revealed a new high-redshift population called little red dots (LRDs). Since LRDs may be in the early phase of black hole growth, identifying them in the early Universe is crucial for understanding the formation of the first supermassive black holes. However, no robust LRD candidates have been identified at z > 10, because commonly used NIRCam photometry covers wavelengths up to ∼5 μ m and is insufficient to capture the characteristic V-shaped spectral energy distributions (SEDs) of LRDs. In this study, we present the first search for z ≳ 10 LRD candidates using both NIRCam and MIRI imaging from COSMOS-Web, which provides the largest joint NIRCam-MIRI coverage to date (0.20 deg 2 ). Taking advantage of MIRI/F770W to remove contaminants, we identify one robust candidate, CW-LRD-z10 at z phot = 10 . 5 − 0.6 + 0.7 with M UV = − 19 . 9 − 0.2 + 0.1 mag . CW-LRD-z10 exhibits a compact morphology, a distinct V-shaped SED, and a nondetection in F115W, all consistent with being an LRD at z ∼ 10. Based on this discovery, we place the first constraint on the number density of LRDs at z ∼ 10 with M UV ∼ −20 of 1 . 2 − 1.0 + 2.7 × 1 0 − 6 Mpc − 3 mag − 1 , suggesting that the fraction of LRDs among the overall galaxy population increases with redshift, reaching ∼3% at z ∼ 10. Although deep spectroscopy is necessary to confirm the redshift and the nature of CW-LRD-z10, our results imply that LRDs may be a common population at z > 10, playing a key role in the first supermassive black hole formation.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».