The UNCOVER Survey: First Release of Ultradeep JWST/NIRSpec PRISM Spectra for ∼700 Galaxies from <i>z</i> ∼ 0.3–13 in A2744
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present the design and observations of low-resolution JWST/NIRSpec PRISM spectroscopy from the Ultradeep NIRSpec and NIRCam ObserVations before the Epoch of Reionization (UNCOVER) Cycle 1 JWST Treasury program. Targets are selected using JWST/NIRCam photometry from UNCOVER and other programs, and cover a wide range of categories and redshifts to ensure the legacy value of the survey. These categories include the first galaxies at z ≳ 10, faint galaxies during the Epoch of Reionization (z ∼ 6−8), high-redshift active galactic nuclei (z ≳ 6), Population III star candidates, distant quiescent and dusty galaxies (1 ≲ z ≲ 6), and filler galaxies sampling redshift–color–magnitude space from z ∼ 0.1−13. Seven NIRSpec microshutter array masks across the extended A2744 cluster were observed, along with NIRCam parallel imaging in nine filters (F090W, F115W, F150W, F200W, F277W, F356W, F410M, F444W, and F480M) over a total area of ∼26 arcmin2, overlapping existing Hubble Space Telescope coverage from programs including the Hubble Frontier Fields and BUFFALO. We successfully observed 553 objects down to m F444W ∼ 30 AB, and by leveraging mask overlaps, we reach total on-target exposure times ranging from 2.4 to 16.7 hr. We demonstrate the success rate and distribution of the confirmed redshifts, and also highlight the rich information revealed by these ultradeep spectra for a subset of our targets. An updated lens model of A2744 is also presented, including 14 additional spectroscopic redshifts and finding a total cluster mass of M SL = (2.1 ± 0.3) × 1015 M ⊙. We publicly release reduced 1D and 2D spectra for all objects observed in summer 2023 along with a spectroscopic redshift catalog and the updated lens model of the cluster ( https://jwst-uncover.github.io/DR4.html ).
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».