The infrared imaging spectrograph (IRIS) for TMT: overview of innovative science programs
Notice bibliographique
Résumé
IRIS (InfraRed Imaging Spectrograph) is a first light near-infrared diffraction limited imager and integral field spectrograph being designed for the future Thirty Meter Telescope (TMT). IRIS is optimized to perform astronomical studies across a significant fraction of cosmic time, from our Solar System to distant newly formed galaxies (Barton et al. [1]). We present a selection of the innovative science cases that are unique to IRIS in the era of upcoming space and ground-based telescopes. We focus on integral field spectroscopy of directly imaged exoplanet atmospheres, probing fundamental physics in the Galactic Center, measuring 104 to 1010 M supermassive black hole masses, resolved spectroscopy of young star-forming galaxies (1 < 5) and first light galaxies (6 < 12), and resolved spectroscopy of strong gravitational lensed sources to measure dark matter substructure. For each of these science cases we use the IRIS simulator (Wright et al. [2], Do et al. [3]) to explore IRIS capabilities. To highlight the unique IRIS capabilities, we also update the point and resolved source sensitivities for the integral field spectrograph (IFS) in all five broadband filters (Z, Y, J, H, K) for the finest spatial scale of 0.004" per spaxel. We briefly discuss future development plans for the data reduction pipeline and quicklook software for the IRIS instrument suite.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,019 |
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 ».