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Enregistrement W6940786570 · doi:10.1051/0004-6361/201833397/pdf

Disentangling the AGN and star formation connection using

2018· article· en· W6940786570 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueSpringer Link (Chiba Institute of Technology) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratorySmithsonian Astrophysical ObservatoryUniversity of Colorado BoulderJet Propulsion LaboratoryInstituto de Astrofísica de CanariasOffice of ScienceMax-Planck-Institut für AstronomieUniversity of OxfordYork UniversityLeibniz-GemeinschaftUniversity of Notre DameCarnegie Mellon UniversityUniversidad Nacional Autónoma de MéxicoAlfred P. Sloan FoundationUniversity of WashingtonEuropean Space AgencyJohns Hopkins UniversityCarnegie Institution of WashingtonUniversity of UtahOhio State UniversityU.S. Department of EnergySmithsonian InstitutionNew Mexico State UniversityUniversity of California, Los AngelesUniversity of PortsmouthVanderbilt UniversityYale UniversityMax-Planck-Institut für AstrophysikEuropean CommissionCalifornia Institute of TechnologyMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésRedshiftStar formationPhotometry (optics)GalaxyLuminositySpectral energy distributionQuasarActive galactic nucleus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is growing evidence supporting the coeval growth of galaxies and their resident super-massive black hole (SMBH). Most studies also claim a correlation between the activity of the SMBH and the star formation of the host galaxy. It is unclear, however, whether this correlation extends to all redshifts and X-ray luminosities. Some studies find a weaker dependence at lower luminosities and/or a suppression of the star formation at high luminosities. We here use data from the X-ATLAS and XMM-XXL North fields and compile the largest X-ray sample up to date to investigate how X-ray selected AGN affect the star formation of their host galaxies in a wide redshift and luminosity baseline of 0.03 < z < 3 and log LX(2−10 keV) = (41−45.5) erg s−1. Our sample consists of 3336 AGN. 1872 of our sources have spectroscopic redshifts. For the remaining sources we calculate photometric redshifts using TPZ, a machine-learning algorithm. We estimate stellar masses (M⋆) and star formation rates (SFRs) by applying spectral energy distribution fitting through the CIGALE code, using optical, near-IR, and mid-IR photometry (SDSS, VISTA, and WISE). Of our sources, 608 also have far-IR photometry (Herschel). We use these sources to calibrate the SFR calculations of our remaining X-ray sample. Our results show a correlation between the X-ray luminosity (LX) and the SFR of the host galaxy at all redshifts and luminosities spanned by our sample. We also find a dependence of the specific SFR (sSFR) on redshift, while there are indications that the X-ray luminosity enhances the sSFR even at low redshifts. We then disentangle the effects of stellar mass and redshift on the SFR and again study its dependence on the X-ray luminosity. Towards this end, we estimate the SFR of main-sequence galaxies that have the same stellar mass and redshift as our X-ray AGN and compare them with the SFR of our X-ray AGN. Our analysis reveals that the AGN enhances the star formation of its host galaxy when the galaxy lies below the main sequence and quenches the star formation of the galaxy it lives in when the host lies above the main sequence. Therefore, the effect of AGN on the SFR of the host galaxy depends on the location of the galaxy relative to the main sequence.

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)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 GPT0,227
Écart entre enseignants0,208 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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