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Enregistrement W1005012437

Neutron multiplicity in atmospheric neutrino events at the Sudbury Neutrino Observatory

2014· article· en· W1005012437 sur OpenAlexaboutno aff
R. Bonventre

Notice bibliographique

RevueScholarly Commons (University of Pennsylvania) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueChemical and Physical Properties of Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeutrinoPhysicsSolar neutrinoParticle physicsSolar neutrino problemNeutrino oscillationNuclear physicsNeutrino astronomyMeasurements of neutrino speedNeutronObservatoryLeptonAstrophysicsElectron
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis describes the results of two separate analyses. Part I is the description of the first analysis which uses the newest measurements of neutrino mixing to study various non-standard models of neutrino interactions through their impact on solar neutrinos. These models can be motivated by the fact that solar neutrino experiments have yet to see directly the transition region between matter-enhanced and vacuum oscillations. The transition region is particularly sensitive to models of non-standard neutrino interactions and propagation. I examine several such non-standard models which predict a lower-energy transition region. I find that while several models provide a better fit to the solar neutrino data set, large experimental uncertainties lead to a low statistical significance.\nPart II describes the second analysis, where I look at neutron followers of contained atmospheric neutrino events in the SNO data set. These kinds of events are difficult backgrounds for nucleon decay measurements, and understanding the neutron follower multiplicity will allow for better rejection. It can also help improve measurements of the neutrino mass hierarchy and neutrino-nuclear cross sections. I find that the dependence of the average multiplicity on the visible energy agrees well with the predictions of simulations except for an unexplained deficit between 100 MeV and 600 MeV and an excess above 4 GeV. I determined the ability to distinguish neutrino and antineutrino events using the multiplicity by fitting for the double ratio $R \\equiv (\\overline{\\nu}/\\nu)_{\\text{data}} / (\\overline{\\nu}/{\\nu})_{\\text{MC}})$. I find $R = 0.93^{+0.91}_{-0.63}$ for a fit to a single multiplicity distribution per phase, and $R < 1.00$ for a fit to separate distributions for single electron ring, single muon ring, and multi-ring events. I also look at the agreement with a meson-exchange current cross section model developed to explain anomalous cross sections measured by MiniBooNE. Fitting for the strength of the MEC contribution as a fraction of the quasielastic charged-current cross section, I find an upper limit of $\\sigma_{MEC}/\\sigma_{QECC} < 0.17$ for a fit to combined distributions and $\\sigma_{MEC}/\\sigma_{QECC} < 0.04$ for a fit to separate distributions for ring count and type.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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