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We present three catalogues of candidate active galactic nuclei (AGN) in the Euclid Quick Release (Q1) fields. For each Euclid source, we collected multi-wavelength photometric and spectroscopic information from surveys such as the Galaxy Evolution Explorer (GALEX), Gaia, the Dark Energy Survey (DES), the Wide-field Infrared Survey Explorer (WISE), Spitzer, the Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI), and the Sloan Digital Sky Survey (SDSS), including spectroscopic redshifts from public compilations when available. We investigated the AGN content of the Q1 fields using multiple selection methods. Applying Euclid colours and WISE-AllWISE cuts, we identified 292 222 and 65 131 candidates, respectively. We compiled a high-purity QSO catalogue based on Gaia DR3 information, containing 1971 candidates. Using spectroscopic information from DESI, we performed broad-line and narrow-line AGN selections, yielding 4392 AGN candidates across the Q1 fields. We investigated and refined the Euclid Q1 probabilistic random forest QSO population, selecting a refined sample of 180 666 candidates. Additionally, we performed spectral energy distribution (SED) fitting on sources with available zspec, and utilising the derived AGN fraction, we identified 7766 AGN candidates. To improve the purity of the selection, we defined two new colour criteria (JH_IE Y and IE H_gz), finding 313 714 and 267 513 candidates, respectively, across the Q1 fields. We have found a total of 229 779 AGN candidates equivalent to an AGN surface density of 3641 deg−2 for 18 < IE ≤ 24.5 and a subsample of 30 422 candidates corresponding to an AGN surface density of 482 deg−2 when limiting the depth to 18 < IE ≤ 22. The AGN surface densities recovered are consistent with predictions based on AGN X-ray luminosity functions.
Euclid Quick Data Release (Q1): XX. The active galaxies of Euclid
Matamoro Zatarain, T.;Fotopoulou, S.;Ricci, F.;Bolzonella, M.;La Franca, F.;Viitanen, A.;Zamorani, G.;Taylor, M. B.;Mezcua, M.;Laloux, B.;Bongiorno, A.;Jahnke, K.;Stevens, G.;Shaw, R. A.;Bisigello, L.;Roster, W.;Fu, Y.;Margalef-Bentabol, B.;La Marca, A.;Tarsitano, F.;Feltre, A.;Calhau, J.;López López, X.;Scialpi, M.;Salvato, M.;Allevato, V.;Siudek, M.;Saulder, C.;Vergani, D.;Bremer, M. N.;Wang, L.;Giulietti, M.;Alexander, D. M.;Sluse, D.;Shankar, F.;Spinoglio, L.;Scott, D.;Shirley, R.;Landt, H.;Selwood, M.;Toba, Y.;Dayal, P.;Aghanim, N.;Altieri, B.;Amara, A.;Andreon, S.;Auricchio, N.;Aussel, H.;Baccigalupi, C.;Baldi, M.;Bardelli, S.;Basset, A.;Battaglia, P.;Biviano, A.;Bonchi, A.;Branchini, E.;Brescia, M.;Brinchmann, J.;Camera, S.;Cañas-Herrera, G.;Capobianco, V.;Carbone, C.;Carretero, J.;Casas, S.;Castander, F. J.;Castellano, M.;Castignani, G.;Cavuoti, S.;Chambers, K. C.;Cimatti, A.;Colodro-Conde, C.;Congedo, G.;Conselice, C. J.;Conversi, L.;Copin, Y.;Courbin, F.;Courtois, H. M.;Cropper, M.;Da Silva, A.;Degaudenzi, H.;De Lucia, G.;Di Giorgio, A. M.;Dolding, C.;Dole, H.;Dubath, F.;Duncan, C. A. J.;Dupac, X.;Dusini, S.;Ealet, A.;Escoffier, S.;Fabricius, M.;Farina, M.;Farinelli, R.;Faustini, F.;Ferriol, S.;Finelli, F.;Fourmanoit, N.;Frailis, M.;Franceschi, E.;Galeotta, S.;George, K.;Gillis, B.;Giocoli, C.;Gómez-Alvarez, P.;Gracia-Carpio, J.;Granett, B. R.;Grazian, A.;Grupp, F.;Gwyn, S.;Haugan, S. V. H.;Hoekstra, H.;Holmes, W.;Hook, I. M.;Hormuth, F.;Hornstrup, A.;Hudelot, P.;Jhabvala, M.;Keihänen, E.;Kermiche, S.;Kiessling, A.;Kubik, B.;Kümmel, M.;Kunz, M.;Kurki-Suonio, H.;Le Boulc'h, Q.;Le Brun, A. M. C.;Le Mignant, D.;Liebing, P.;Ligori, S.;Lilje, P. B.;Lindholm, V.;Lloro, I.;Mainetti, G.;Maino, D.;Maiorano, E.;Mansutti, O.;Marcin, S.;Marggraf, O.;Martinelli, M.;Martinet, N.;Marulli, F.;Massey, R.;Masters, D. C.;Maurogordato, S.;Medinaceli, E.;Mei, S.;Melchior, M.;Mellier, Y.;Meneghetti, M.;Merlin, E.;Meylan, G.;Mora, A.;Moresco, M.;Moscardini, L.;Nakajima, R.;Neissner, C.;Niemi, S. -M.;Nightingale, J. W.;Padilla, C.;Paltani, S.;Pasian, F.;Pedersen, K.;Percival, W. J.;Pettorino, V.;Pires, S.;Polenta, G.;Poncet, M.;Popa, L. A.;Pozzetti, L.;Raison, F.;Rebolo, R.;Renzi, A.;Rhodes, J.;Riccio, G.;Romelli, E.;Roncarelli, M.;Rossetti, E.;Rottgering, H. J. A.;Rusholme, B.;Saglia, R.;Sakr, Z.;Sánchez, A. G.;Sapone, D.;Sartoris, B.;Schewtschenko, J. A.;Schneider, P.;Schrabback, T.;Scodeggio, M.;Secroun, A.;Seidel, G.;Seiffert, M.;Serrano, S.;Simon, P.;Sirignano, C.;Sirri, G.;Skottfelt, J.;Stanco, L.;Steinwagner, J.;Tallada-Crespí, P.;Taylor, A. N.;Tereno, I.;Toft, S.;Toledo-Moreo, R.;Torradeflot, F.;Tutusaus, I.;Valenziano, L.;Valiviita, J.;Vassallo, T.;Verdoes Kleijn, G.;Veropalumbo, A.;Wang, Y.;Weller, J.;Zacchei, A.;Zerbi, F. M.;Zinchenko, I. A.;Zucca, E.;Ballardini, M.;Bozzo, E.;Burigana, C.;Cabanac, R.;Cappi, A.;Di Ferdinando, D.;Escartin Vigo, J. A.;Fabbian, G.;Gabarra, L.;Martín-Fleitas, J.;Matthew, S.;Mauri, N.;Metcalf, R. B.;Pezzotta, A.;Pöntinen, M.;Porciani, C.;Risso, I.;Scottez, V.;Sereno, M.;Tenti, M.;Viel, M.;Wiesmann, M.;Akrami, Y.;Andika, I. T.;Anselmi, S.;Archidiacono, M.;Atrio-Barandela, F.;Benoist, C.;Benson, K.;Bertacca, D.;Bethermin, M.;Blanchard, A.;Blot, L.;Böhringer, H.;Brown, M. L.;Bruton, S.;Calabro, A.;Camacho Quevedo, B.;Caro, F.;Carvalho, C. S.;Castro, T.;Cogato, F.;Contini, T.;Cooray, A. R.;Cucciati, O.;Davini, S.;De Paolis, F.;Desprez, G.;Díaz-Sánchez, A.;Diaz, J. J.;Di Domizio, S.;Diego, J. M.;Duc, P. -A.;Enia, A.;Fang, Y.;Ferrari, A. G.;Finoguenov, A.;Fontana, A.;Fontanot, F.;Franco, A.;Ganga, K.;García-Bellido, J.;Gasparetto, T.;Gautard, V.;Gaztanaga, E.;Giacomini, F.;Gianotti, F.;Gozaliasl, G.;Gregorio, A.;Guidi, M.;Gutierrez, C. M.;Hall, A.;Hartley, W. G.;Hemmati, S.;Hernández-Monteagudo, C.;Hildebrandt, H.;Hjorth, J.;Kajava, J. J. E.;Kang, Y.;Kansal, V.;Karagiannis, D.;Kiiveri, K.;Kirkpatrick, C. C.;Kruk, S.;Legrand, L.;Lembo, M.;Lepori, F.;Leroy, G.;Lesci, G. F.;Lesgourgues, J.;Leuzzi, L.;Liaudat, T. I.;Loureiro, A.;Macias-Perez, J.;Maggio, G.;Magliocchetti, M.;Magnier, E. A.;Mannucci, F.;Maoli, R.;Martins, C. J. A. P.;Maurin, L.;Miluzio, M.;Monaco, P.;Moretti, C.;Morgante, G.;Murray, C.;Naidoo, K.;Navarro-Alsina, A.;Nesseris, S.;Passalacqua, F.;Paterson, K.;Patrizii, L.;Pisani, A.;Potter, D.;Quai, S.;Radovich, M.;Rocci, P. -F.;Rodighiero, G.;Sacquegna, S.;Sahlén, M.;Sanders, D. B.;Sarpa, E.;Schneider, A.;Schultheis, M.;Sciotti, D.;Sellentin, E.;Shulevski, A.;Smith, L. C.;Stanford, S. A.;Tanidis, K.;Testera, G.;Teyssier, R.;Tosi, S.;Troja, A.;Tucci, M.;Valieri, C.;Venhola, A.;Verza, G.;Vielzeuf, P.;Walton, N. A.;Soubrie, E.
2026
Abstract
We present three catalogues of candidate active galactic nuclei (AGN) in the Euclid Quick Release (Q1) fields. For each Euclid source, we collected multi-wavelength photometric and spectroscopic information from surveys such as the Galaxy Evolution Explorer (GALEX), Gaia, the Dark Energy Survey (DES), the Wide-field Infrared Survey Explorer (WISE), Spitzer, the Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI), and the Sloan Digital Sky Survey (SDSS), including spectroscopic redshifts from public compilations when available. We investigated the AGN content of the Q1 fields using multiple selection methods. Applying Euclid colours and WISE-AllWISE cuts, we identified 292 222 and 65 131 candidates, respectively. We compiled a high-purity QSO catalogue based on Gaia DR3 information, containing 1971 candidates. Using spectroscopic information from DESI, we performed broad-line and narrow-line AGN selections, yielding 4392 AGN candidates across the Q1 fields. We investigated and refined the Euclid Q1 probabilistic random forest QSO population, selecting a refined sample of 180 666 candidates. Additionally, we performed spectral energy distribution (SED) fitting on sources with available zspec, and utilising the derived AGN fraction, we identified 7766 AGN candidates. To improve the purity of the selection, we defined two new colour criteria (JH_IE Y and IE H_gz), finding 313 714 and 267 513 candidates, respectively, across the Q1 fields. We have found a total of 229 779 AGN candidates equivalent to an AGN surface density of 3641 deg−2 for 18 < IE ≤ 24.5 and a subsample of 30 422 candidates corresponding to an AGN surface density of 482 deg−2 when limiting the depth to 18 < IE ≤ 22. The AGN surface densities recovered are consistent with predictions based on AGN X-ray luminosity functions.
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.