JADES NIRSpec initial data release for the <i>Hubble</i> Ultra Deep Field
Notice bibliographique
Résumé
We describe the NIRSpec component of the JWST Deep Extragalactic Survey (JADES), and provide deep spectroscopy of 253 sources targeted with the NIRSpec micro-shutter assembly in the Hubble Ultra Deep Field and surrounding GOODS-South. The multi-object spectra presented here are the deepest so far obtained with JWST, amounting to up to 28 hours in the low-dispersion ( R ~30–300) prism, and up to 7 hours in each of the three medium-resolution R ≈ 1000 gratings and one high-dispersion grating, G395H ( R ≈ 2700). Our low-dispersion and medium-dispersion spectra cover the wavelength range 0.6–5.3 μm. We describe the selection of the spectroscopic targets, the strategy for the allocation of targets to micro-shutters, and the design of the observations. We present the public release of the reduced 2D and 1D spectra, and a description of the reduction and calibration process. We measure spectroscopic redshifts for 178 of the objects targeted extending up to z = 13.2. We present a catalogue of all emission lines detected at S/N > 5, and our redshift determinations for the targets. Combined with the first JADES NIRCam data release, these public JADES spectroscopic and imaging datasets provide a new foundation for discoveries of the infrared universe by the worldwide scientific community.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».