Measuring chemical abundances in AGN from infrared nebular lines: HII-CHI-Mistry-IR for AGN
Notice bibliographique
Résumé
Future and on-going infrared and radio observatories such as JWST, METIS or ALMA will increase the amount of rest-frame IR spectroscopic data for galaxies by several orders of magnitude. While studies of the chemical composition of the ISM based on optical observations have been widely spread over decades for SFG and, more recently, for AGN, similar studies need to be performed using IR data. This regime can be especially useful in the case of AGN given that it is less affected by temperature and dust extinction, traces higher ionic species and can also provide robust estimations of the chemical abundance ratio N/O. We present a new tool based on a bayesian-like methodology (HII-CHI-Mistry-IR) to estimate chemical abundances from IR emission lines in AGN. We use a sample of 58 AGN with IR spectroscopic data retrieved from the literature, composed by 43 Seyferts, 8 ULIRGs, 4 LIRGs and 3 LINERs, to probe the validity of our method. The estimations of the chemical abundances based on IR lines in our sample are later compared with the corresponding abundances derived from the optical emission lines in the same objects. This tool takes advantage of photoionization models, characterized by the chemical abundance ratios O/H and N/O and the ionization parameter U, to compare their predicted emission-line fluxes with a set of observed values. Instead of matching single emission lines, the code uses some specific emission-line ratios sensitive to the above free parameters. We report mainly solar and also subsolar abundances for O/H in the nuclear region for our sample of AGN, whereas N/O clusters around solar values. We find a discrepancy between the chemical abundances derived from IR and optical emission lines, being the latter higher than the former. This discrepancy, also reported by previous studies of the composition of the ISM in AGN from IR observations, is independent from the gas density or the incident radiation field to the gas, and it is likely associated with dust obscuration and/or temperature stratification within the gas nebula.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».