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Enregistrement W4210323146 · doi:10.1051/0004-6361/202142673

The Near-Infrared Spectrograph (NIRSpec) on the James Webb Space Telescope

2022· article· en· W4210323146 sur OpenAlexaff
Pierre Ferruit, P. Jakobsen, Giovanna Giardino, Tim Rawle, Catarina Alves de Oliveira, Santiago Arribas, Tracy L. Beck, Stephan M. Birkmann, Torsten Böker, A. J. Bunker, S. Charlot, Guido De Marchi, Marijn Franx, Alaina Henry, D. Karakla, Susan A. Kassin, Nimisha Kumari, M. López-Caniego, Nora Lützgendorf, R. Maiolino, Elena Manjavacas, A. P. Marston, S. H. Moseley, James Muzerolle, Nor Pirzkal, Bernard J. Rauscher, Hans‐Walter Rix, Elena Sabbi, M. Sirianni, M. te Plate, Jeff A. Valenti, Chris J. Willott, Peter Zeidler

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesEuropean CommissionNational Aeronautics and Space AdministrationScience and Technology Facilities CouncilSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésSpectrographJames Webb Space TelescopePhysicsSpitzer Space TelescopeTelescopeCalibrationShutterOpticsSkyAstrophysicsAstronomySpectral line

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We provide an overview of the capabilities and performance of the Near-Infrared Spectrograph (NIRSpec) on the James Webb Space Telescope when used in its multi-object spectroscopy (MOS) mode employing a novel Micro Shutter Array (MSA) slit device. The MSA consists of four separate 98″ × 91″ quadrants each containing 365 × 171 individually addressable shutters whose open areas on the sky measure 0.20″ × 0.46″ on a 0.27″ × 0.53″ pitch. This is the first time that a configurable multi-object spectrograph has been available on a space mission. The levels of multiplexing achievable with NIRSpec MOS mode are quantified and we show that NIRSpec will be able to observe typically fifty to two hundred objects simultaneously with the pattern of close to a quarter of a million shutters provided by the MSA. This pattern is fixed and regular, and we identify the specific constraints that it yields for NIRSpec observation planning. In particular, the roll angle at which a given NIRSpec MSA observation will be executed will, in most cases, not be known before the observation is actually scheduled. As a consequence, NIRSpec users planning MOS mode observations cannot at the proposal stage know precisely which subset of their intended targets will be observable, and will therefore need to intentionally oversize their submitted target catalogues accordingly. We also present the data processing and calibration steps planned for the NIRSpec MOS data. The significant variation in size of the mostly diffraction-limited instrument point spread function over the large wavelength range of 0.6–5.3 µm covered by the instrument, combined with the fact that most targets observed with the MSA cannot be expected to be perfectly centred within their respective slits, makes the spectrophotometric and wavelength calibration of the obtained spectra particularly complex. This is reflected by the inclusion of specific steps such as the wavelength zero-point correction nd the relative path loss correction in the NIRSpec data processing and calibration flow. The processing of spectra of morphologically extended targets will require additional attention and development. These challenges notwithstanding, the sensitivity and multiplexing capabilities anticipated of NIRSpec in MOS mode are unprecedented, and should enable significant progress to be made in addressing a wide range of outstanding astrophysical problems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,893
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,184 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations210
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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