Photometry and astrometry with <i>JWST</i> – I. NIRCam point spread functions and the first <i>JWST</i> colour–magnitude diagrams of a globular cluster
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT As the James Webb Space Telescope (JWST) has become fully operational, early release data are now available to begin building the tools and calibrations for precision point-source photometry and astrometry in crowded cluster environments. Here, we present our independent reduction of NIRCam imaging of the metal-poor globular cluster M 92, which were collected under Director’s Discretionary Early Release Science programme ERS-1334. We derived empirical models of the point spread function (PSF) for filters F090W, F150W, F277W, and F444W, and find that these PSFs: (i) are generally undersampled (FWHM ∼ 2 pixel) in F150W and F444W and severely undersampled (FWHM ∼ 1 pixel) in F090W and F277W; (ii) have significant variation across the field of view, up to ∼15–20 per cent; and (iii) have temporal variations of ∼ 3–4 per cent across multi-epoch exposures. We deployed our PSFs to determine the photometric precision of NIRCam for stars in the crowded, central regions of M 92, measured to be at the ∼0.01 mag level. We use these data to construct the first JWST colour–magnitude diagrams of a globular cluster. Employing existing stellar models, we find that the data reach almost the bottom of the M 92 main sequence (∼0.1 M⊙), and reveal 24 white dwarf candidate members of M 92 in the brightest portion of the white dwarf cooling sequence. The latter are confirmed through a cross-match with archival HST UV and optical data. We also detect the presence of multiple stellar populations along the low-mass main sequence of M 92.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».