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Enregistrement W4205712142 · doi:10.1051/0004-6361/202142589

The Near-Infrared Spectrograph (NIRSpec) on the<i>James Webb</i>Space Telescope

2022· article· en· W4205712142 sur OpenAlexaff
Torsten Böker, Santiago Arribas, Nora Lützgendorf, Catarina Alves de Oliveira, Tracy L. Beck, Stephan M. Birkmann, Andrew J. Bunker, S. Charlot, Guido De Marchi, Pierre Ferruit, Giovanna Giardino, P. Jakobsen, Nimisha Kumari, M. López-Caniego, R. Maiolino, Elena Manjavacas, A. P. Marston, S. H. Moseley, James Muzerolle, P. Ogle, Nor Pirzkal, Bernard J. Rauscher, Tim Rawle, Hans‐Walter Rix, Elena Sabbi, B. A. Sargent, M. Sirianni, Maurice te Plate, Jeff A. Valenti, Chris J. Willott, Peter Zeidler

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities CouncilMinisterio de Ciencia e InnovaciónDurham UniversityEuropean CommissionNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésJames Webb Space TelescopeSpectrographPhysicsSpectral resolutionTelescopeAstronomySpitzer Space TelescopeInfraredAstrophysicsSpectroscopySpace (punctuation)Spectral lineOpticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The near-infrared spectrograph (NIRSpec) on theJames WebbSpace Telescope (JWST) offers the first opportunity to use integral-field spectroscopy from space at near-infrared wavelengths. More specifically, NIRSpec’s integral-field unit can obtain spectra covering the wavelength range 0.6−5.3 μm for a contiguous 3.1″ × 3.2″ sky area at spectral resolutions ofR ≈ 100, 1000, and 2700. In this paper we describe the optical and mechanical design of the NIRSpec integral-field spectroscopy mode, together with its expected performance. We also discuss a few recommended observing strategies, some of which are driven by the fact that NIRSpec is a multipurpose instrument with a number of different observing modes, which are discussed in companion papers. We briefly discuss the data processing steps required to produce wavelength- and flux-calibrated data cubes that contain the spatial and spectral information. Lastly, we mention a few scientific topics that are bound to benefit from this highly innovative capability offered by JWST/NIRSpec.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,007

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations187
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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