The PHANGS–JWST Treasury Survey: Star Formation, Feedback, and Dust Physics at High Angular Resolution in Nearby GalaxieS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The PHANGS collaboration has been building a reference data set for the multiscale, multiphase study of star formation and the interstellar medium (ISM) in nearby galaxies. With the successful launch and commissioning of JWST, we can now obtain high-resolution infrared imaging to probe the youngest stellar populations and dust emission on the scales of star clusters and molecular clouds (∼5–50 pc). In Cycle 1, PHANGS is conducting an eight-band imaging survey from 2 to 21 μ m of 19 nearby spiral galaxies. Optical integral field spectroscopy, CO(2–1) mapping, and UV-optical imaging for all 19 galaxies have been obtained through large programs with ALMA, VLT-MUSE, and Hubble. PHANGS–JWST enables a full inventory of star formation, accurate measurement of the mass and age of star clusters, identification of the youngest embedded stellar populations, and characterization of the physical state of small dust grains. When combined with Hubble catalogs of ∼10,000 star clusters, MUSE spectroscopic mapping of ∼20,000 H ii regions, and ∼12,000 ALMA-identified molecular clouds, it becomes possible to measure the timescales and efficiencies of the earliest phases of star formation and feedback, build an empirical model of the dependence of small dust grain properties on local ISM conditions, and test our understanding of how dust-reprocessed starlight traces star formation activity, all across a diversity of galactic environments. Here we describe the PHANGS–JWST Treasury survey, present the remarkable imaging obtained in the first few months of science operations, and provide context for the initial results presented in the first series of PHANGS–JWST publications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».