The nature of point source fringes in mid-infrared spectra acquired with the James Webb Space Telescope
Notice bibliographique
Résumé
The constructive and destructive interference in different layers of the James Webb Space Telescope (JWST) Mid-Infrared Instrument (MIRI) detector arrays modulate the detected signal as a function of wavelength. Additionally, sources of different spatial profiles show different fringe patterns. Dividing by a static fringe flat could hamper the scientific interpretation of sources whose fringes do not match that of the fringe flat. We find point source fringes measured by the MIRI Medium-Resolution Spectrometer (MRS) to be reproducible under similar observing conditions. We want, thus, to identify the variables, if they exist, that would allow for a parametrization of the signal variations induced by point source fringe modulations. We do this by analyzing MRS detector plane images acquired on the ground. We extracted the fringe profile of multiple point source observations and studied the amplitude and phase of the fringes as a function of field position and pixel sampling of the point spread function of the optical chain. A systematic variation in the amplitude and phase of the point source fringes is found over the wavelength range covered by the test sources (4.9-5.8 $μ$m). The variation depends on the fraction of the point spread function seen by the detector pixel. We identify the non-uniform pixel illumination as the root cause of the reported systematic variation. We report an improvement after correction of 50% on the 1$σ$ standard deviation of the spectral continuum. A 50% improvement is also reported in line sensitivity for a benchmark test with a spectral continuum of 100 mJy. The improvement in the shape of weak lines is illustrated using a T Tauri model spectrum. Consequently, we verify that fringes of extended sources and potentially semi-extended sources and crowded fields can be simulated by combining multiple point source fringe transmissions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».