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Enregistrement W4293345168 · doi:10.1117/12.2628865

Performance of near-infrared high-contrast imaging methods with JWST from commissioning

2022· article· en· W4293345168 sur OpenAlexaff
Jens Kammerer, J. H. Girard, Aarynn L. Carter, Marshall D. Perrin, Rachel Cooper, Deepashri Thatte, Thomas Vandal, Jarron Leisenring, Jason Wang, William O. Balmer, Anand Sivaramakrishnan, Laurent Pueyo, Kimberly Ward-Duong, Ben Sunnquist, Jéa Adams Redai

Notice bibliographique

RevueSpace Telescopes and Instrumentation 2022: Optical, Infrared, and Millimeter Wave · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesSpace Telescope Science InstituteNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésJames Webb Space TelescopePhysicsAngular resolution (graph drawing)BrightnessPlanetExoplanetRemote sensingInterferometryTelescopeAstronomyOpticsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The James Webb Space Telescope (JWST) will revolutionize the field of high-contrast imaging and enable both the direct detection of Saturn-mass planets and the characterization of substellar companions in the mid-infrared. While JWST will feature unprecedented sensitivity, angular resolution will be the key factor when competing with ground-based telescopes. Here, we aim to characterize the performance of several extreme angular resolution imaging techniques available with JWST in the 3–5 µm regime based on data taken during the instrument commissioning. Firstly, we introduce custom tools to simulate, reduce, and analyze JWST NIRCam and MIRI coronagraphy data and use these tools to extract companion detection limits from on-sky NIRCam round and bar mask coronagraphy observations. Secondly, we present on-sky JWST NIRISS aperture masking interferometry (AMI) and kernel phase imaging (KPI) observations from which we extract companion detection limits using the publicly available fouriever tool. Scaled to a total integration time of one hour and a target of the brightness of AB Dor (W1 ≈ 4.4 mag, W2 ≈ 3.9 mag), we find that NIRISS AMI and KPI reach contrasts of ∼ 7–8 mag at ∼ 70 mas and ∼ 9 mag at ∼ 200 mas. Beyond ∼ 250 mas, NIRCam coronagraphy reaches deeper contrasts of ∼ 13 mag at ∼ 500 mas and ∼ 15 mag at ∼ 2 arcsec. While the bar mask performs ∼ 1 mag better than the round mask at small angular separations ≲ 0.75 arcsec, it is the other way around at large angular separations ≳ 1.5 arcsec. Moreover, the round mask gives access to the full 360 deg field-of-view which is beneficial for the search of new companions. We conclude that already during the instrument commissioning, JWST high-contrast imaging in the L- and M-bands performs close to its predicted limits and is a factor of ∼ 10 times better at large separations than the best ground-based instruments operating at similar wavelengths despite its < 2 times smaller collecting area.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeObservationnel
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

Citations35
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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