How Assumptions of the Underlying Spatial Profile Impact Extracted NIRISS/SOSS Spectra
Notice bibliographique
Résumé
The James Webb Space Telescope (JWST) is set to revolutionize our understanding of universe. The future is particularly bright for exoplanetary astronomy, with the characterization of new worlds one of the primary goals of this extremely exciting telescope. Although each of the four instruments have observing modes tailored to time-series observations of exoplanets, the Single Object Slitless Spectroscopy (SOSS) mode of the NIRISS (Near-Infrared Imager and Slitless Spectrograph) instrument promises to be one of the workhorse observing modes; enabling unprecedented coverage of prominent water absorption bands as well as other critical constituents of exoplanet atmospheres, while also providing the bluest wavelength coverage of any instrument aboard the JWST. Along with these unique possibilities, the SOSS mode also presents astronomers with unique challenges – namely the contamination of the first two diffraction orders of the cross-dispersed spectrum on the SOSS detector. Recently Darveau-Bernier et al. (2022) developed the ATOCA algorithm to decontaminate the SOSS detector, allowing for extraction of the underlying spectrum from both the first and second diffraction orders. ATOCA models each pixel on the detector based on, amongst others, as assumption of the underlying spatial profiles of the first and second order traces. Here, we will present the effects on retrieved planetary parameters of a variety of assumptions during the reductions and 1d spectrum extraction of SOSS data. We address amongst other things, the effects of 1/f noise, as well as quantify the biases introduced by incorrect assumptions of the spectral trace profiles.
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 | 0,007 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».