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Enregistrement W4406625986 · doi:10.3847/1538-3881/ad9a66

Hydroxyl Lines and Moonlight: A High Spectral Resolution Investigation of Near-infrared Skylines from Maunakea to Guide Near-infrared Spectroscopic Surveys

2025· article· en· W4406625986 sur OpenAlexaboutno aff
Frederick Dauphin, Andreea Petric, Étienne Artigau, Andrew W. Stephens, Neil J. Cook, Steven Businger, Nicolas Flagey, J. L. Marshall, Michelle Ntampaka, Swara Ravindranath, Laurie Rousseau-Nepton

Notice bibliographique

RevueThe Astronomical Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueImpact of Light on Environment and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSpace Telescope Science Institute
Mots-clésMoonlightPhysicsInfraredHigh resolutionAstronomyResolution (logic)Spectral resolutionAstrophysicsRemote sensingAstrobiologySpectral lineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Subtracting the changing sky contribution from the near-infrared (NIR) spectra of faint astronomical objects is challenging and crucial to a wide range of science cases such as estimating the velocity dispersions of dwarf galaxies, studying the gas dynamics in faint galaxies, measuring accurate redshifts, and any spectroscopic study of faint targets. Since the sky background varies with time and location, NIR spectral observations, especially those employing fiber spectrometers and targeting extended sources, require frequent sky-only observations for calibration. However, sky subtraction can be optimized with sufficient a priori knowledge of the sky's variability. In this work, we explore how to optimize sky subtraction by analyzing 1075 high-resolution NIR spectra from the Canada–France–Hawaii Telescope's SPIRou on Maunakea, and we estimate the variability of 481 hydroxyl (OH) lines. These spectra were collected during two sets of three nights dedicated to obtaining sky observations every 5.5 minutes. During the first set, we observed how the Moon affects the NIR, which has not been accurately measured at these wavelengths. We suggest accounting for the Moon contribution at separation distances less than 10° when (1) reconstructing the sky using principal component analysis, (2) observing targets at YJHK magnitudes fainter than ∼15, and (3) attempting a sky subtraction better than 1%. We also identified 126 spectral doublets, or OH lines that split into at least two components, at SPIRou's resolution. In addition, we used Lomb–Scargle periodograms and Gaussian process regression to estimate that most OH lines vary on similar timescales, which provides a valuable input for IR spectroscopic survey strategies. The data ( https://zenodo.org/records/13363061 ) and code ( https://github.com/FDauphin/spirou-sky-subtraction ) developed for this study are publicly available.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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