The Near Infrared Imager and Slitless Spectrograph for the James Webb Space Telescope. I. Instrument Overview and In-flight Performance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Near-Infrared Imager and Slitless Spectrograph (NIRISS) is the science module of the Canadian-built Fine Guidance Sensor onboard the James Webb Space Telescope (JWST). NIRISS has four observing modes: (1) broadband imaging featuring seven of the eight NIRCam broadband filters, (2) wide-field slitless spectroscopy at a resolving power of ∼150 between 0.8 and 2.2 μ m, (3) single-object cross-dispersed slitless spectroscopy (SOSS) enabling simultaneous wavelength coverage between 0.6 and 2.8 μ m at R ∼ 700, a mode optimized for exoplanet spectroscopy of relatively bright ( J < 6.3) stars and (4) aperture masking interferometry (AMI) between 2.8 and 4.8 μ m enabling high-contrast (∼10 −3 − 10 −4 ) imaging at angular separations between 70 and 400 mas for relatively bright ( M < 8) sources. This paper presents an overview of the NIRISS instrument, its design, its scientific capabilities, and a summary of in-flight performance. NIRISS shows significantly better response shortward of ∼2.5 μ m resulting in 10%–40% sensitivity improvement for broadband and low-resolution spectroscopy compared to pre-flight predictions. Two time-series observations performed during instrument commissioning in the SOSS mode yield very stable spectro-photometry performance within ∼10% of the expected noise. The first space-based companion detection of the tight binary star AB Dor AC through AMI was demonstrated.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».