Quantifying spectroscopic flux variations between <i>JWST</i> NIRISS and NIRSpec: slit losses in emission line measurements of <i>z</i> ∼ 1–3 galaxies
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We analyse James Webb Space Telescope (JWST) Near Infrared Imager and Slitless Spectrograph (NIRISS) and Near Infrared Spectrograph (NIRSpec) spectroscopic observations in the Abell 2744 galaxy cluster field. From approximately 120 candidates, we identify 12 objects with at least two prominent emission lines among $\left[\mathrm{ O}\, {\small {II}}\right] \lambda 3727$, $\mathrm{H}\,\beta \, \lambda 4861$, $\left[\mathrm{ O}\, {\small {III}}\right] \lambda 4959$, $\left[\mathrm{ O}\, {\small {III}}\right] \lambda 5007$, and $\mathrm{H}\,\alpha \, \lambda 6563$ that are spectroscopically confirmed by both instruments. Our key findings reveal systematic differences between the two spectrographs based on source morphology and shutter aperture placement. Compact objects show comparable or higher integrated flux in NIRSpec relative to NIRISS (within 1$\sigma$ uncertainties), while extended sources consistently display higher flux in NIRISS measurements. This pattern reflects NIRSpec’s optimal coverage for compact objects while potentially undersampling extended sources. Quantitative analysis demonstrates that NIRSpec recovers at least 63 per cent of NIRISS-measured flux when the slit covers ${>}15~{{\ \rm per\, cent}}$ of the source or when $R_\mathrm{ e}< 1\,$kpc. For lower coverage or larger effective radii, the recovered flux varies from 24 per cent to 63 per cent. When studying the $\mathrm{H}\,\alpha \, \lambda 6563$/$\left[\mathrm{ O}\, {\small {III}}\right] \lambda 5007$ emission line ratio, we observe that measurements from these different spectrographs can vary by up to $\sim$0.3 dex, with significant implications for metallicity and star formation rate characterizations for individual galaxies. These results highlight the importance of considering instrumental effects when combining multi-instrument spectroscopic data and demonstrate that source morphology critically influences flux recovery between slit-based and slitless spectroscopic modes in JWST observations.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».