Mapping AGN winds: A connection between radio-mode AGNs and the AGN feedback cycle
Notice bibliographique
Résumé
We present a kinematic analysis based on the large integral field spectroscopy (IFS) dataset of SDSS-IV MaNGA (Sloan Digital Sky Survey/Mapping Nearby Galaxies at Apache Point Observatory; ∼10 000 galaxies). We have compiled a diverse sample of 594 unique active galactic nuclei (AGNs), identified through a variety of independent selection techniques, encompassing radio (1.4 GHz) observations, optical emission-line diagnostics (BPT), broad Balmer emission lines, mid-infrared colors, and hard X-ray emission. We investigated how ionized gas kinematics behave in these different AGN populations through stacked radial profiles of the [O III] 5007 emission-line width across each AGN population. We contrasted AGN populations against each other (and non-AGN galaxies) by matching samples by stellar mass, [O III] 5007 luminosity, morphology, and redshift. We find similar kinematics between AGNs selected by BPT diagnostics compared to broad-line-selected AGNs. We also identify a population of non-AGNs with similar radial profiles as AGNs, indicative of the presence of remnant outflows (or fossil outflows) of past AGN activity. We find that purely radio-selected AGNs display enhanced ionized gas line widths across all radii. This suggests that our radio-selection technique is sensitive to a population in which AGN-driven kinematic perturbations have been active for longer durations (potentially due to recurrent activity) than in purely optically selected AGNs. This connection between radio activity and extended ionized gas outflow signatures is consistent with recent evidence that suggests radio emission (expected to be diffuse) originated due to shocks from outflows. We conclude that different selection techniques can trace different AGN populations not only in terms of energetics but also in terms of AGN evolutionary stages. Our results are important in the context of the AGN duty cycle and highlight integral field unit data’s potential to deepen our knowledge of AGNs and galaxy evolution.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».