When, where, and how star formation happens in a galaxy pair at cosmic noon using CANUCS <i>JWST</i>/NIRISS grism spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Spatially resolved studies are key to understanding when, where, and how stars form within galaxies. Using slitless grism spectra and broad-band imaging from the CAnadian NIRISS Unbiased Cluster Survey (CANUCS), we study the spatially resolved properties of a strongly lensed (μ = 5.4$\pm$1.8) z = 0.8718 galaxy pair consisting of a blue face-on galaxy (10.2 $\pm$ 0.2 log($M/M_\odot$)) with multiple star-forming clumps and a dusty red edge-on galaxy (9.9 $\pm$ 0.3 log($M/M_\odot$)). We produce accurate H $\alpha$ maps from JWST/NIRISS grism data using a new methodology that accurately models spatially varying continuum and emission line strengths. With spatially resolved indicators, we probe star formation on time-scales of $\sim$10 Myr (NIRISS H $\alpha$ emission line maps) and $\sim$100 Myr (UV imaging and broad-band SED fits). Taking the ratio of the H $\alpha$ to UV flux ($\eta$), we measure spatially resolved star formation burstiness. We find that in the face-on galaxy both H $\alpha$ and broad-band star formation rates (SFRs) drop at large galactocentric radii by a factor of $\sim$4.7 and 3.8, respectively, while SFR over the last $\sim$100 Myrs has increased by a factor of 1.6. Additionally, of the 20 clumps identified in the galaxy pair we find that 7 are experiencing bursty star formation, while 10 clumps are quenching, and 3 are in equilibrium (either being in a state of steady star formation or post-burst). Our analysis reveals that the blue face-on galaxy disc is predominantly in a quenching or equilibrium phase. However, the most intense quenching within the galaxy is seen in the quenching clumps. This pilot study demonstrates what JWST/NIRISS data can reveal about spatially varying star formation in galaxies at Cosmic Noon.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».