The GLASS-JWST Early Release Science programme: The NIRISS spectroscopic catalogue
Notice bibliographique
Résumé
We present a spectroscopic redshift catalogue of sources within the Abell 2744 cluster field, derived from JWST/NIRISS observations, obtained as part of the GLASS-JWST Early Release Science programme. We describe the data reduction, the contamination modelling, and the source detection, as well as the data quality assessment, the redshift determination, and the validation. The catalogue consists of 354 secure and 134 tentative redshifts, of which 245 are new spectroscopic redshifts, spanning the range 0.1≤ z ≤8.2. These include 17 galaxies at the cluster redshift, one galaxy at z ≈8, and a triply imaged galaxy at z = 2.653±0.002. Comparing against galaxies with existing spectroscopic redshifts ( z spec ), we find a small offset of Δ z =( z spec − z NIRISS )/(1+ z spec ) =(1.3±1.6)×10 −3 . We also present a forced extraction tool ( PYGRIFE ) and a visualisation tool ( PYGCG ) to the community, to aid with the reduction and classification of grism data. This catalogue will enable future studies of the spatially resolved properties of galaxies throughout cosmic noon, including dust attenuation and star formation. As a first application of the catalogue, we discuss the spectroscopic confirmation of multiple image systems and the identification of multiple overdensities at 1< z <2.7.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,021 |
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 ».