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Enregistrement W6920254304 · doi:10.60692/7mqg8-30376

AGN STORM 2. VI. Mapping Temperature Fluctuations in the Accretion Disk of Mrk 817

2024· article· en· W6920254304 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueBlock Copolymer Self-Assembly
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGalaxyActive galactic nucleusAccretion discFlux (metallurgy)Balmer seriesAccretion (finance)Smoothing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We fit the UV/optical lightcurves of the Seyfert 1 galaxy Mrk 817 to produce maps of the accretion disk temperature fluctuations δ T resolved in time and radius. The δ T maps are dominated by coherent radial structures that move slowly ( v ≪ c ) inward and outward, which conflicts with the idea that disk variability is driven only by reverberation. Instead, these slow-moving temperature fluctuations are likely due to variability intrinsic to the disk. We test how modifying the input lightcurves by smoothing and subtracting them changes the resulting δ T maps and find that most of the temperature fluctuations exist over relatively long timescales (hundreds of days). We show how detrending active galactic nucleus (AGN) lightcurves can be used to separate the flux variations driven by the slow-moving temperature fluctuations from those driven by reverberation. We also simulate contamination of the continuum emission from the disk by continuum emission from the broad-line region (BLR), which is expected to have spectral features localized in wavelength, such as the Balmer break contaminating the U band. We find that a disk with a smooth temperature profile cannot produce a signal localized in wavelength and that any BLR contamination should appear as residuals in our model lightcurves. Given the observed residuals, we estimate that only ∼20% of the variable flux in the U and u lightcurves can be due to BLR contamination. Finally, we discus how these maps not only describe the data but can make predictions about other aspects of AGN variability.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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