MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1549157423

CDF b-tagging: Measuring efficiency and false positive rate

2006· article· en· W1549157423 sur OpenAlexfundno aff
Christopher Neu, U Pennsylvania

Notice bibliographique

RevueUniversity of North Texas Digital Library (University of North Texas) · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle physics theoretical and experimental studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFermilabAlfred P. Sloan FoundationNational Science CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaIstituto Nazionale di Fisica NucleareNational Science FoundationComisión Interministerial de Ciencia y TecnologíaBundesministerium für Bildung und ForschungU.S. Department of EnergySchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungRussian Foundation for Basic ResearchMinistry of Education, Culture, Sports, Science and Technology
Mots-clésTevatronLarge Hadron ColliderIdentification (biology)Particle physicsPhysicsPoint (geometry)ExploitSample (material)Computer scienceNuclear physicsMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The CDF experiment has developed several high p{sub T} b-jet identification tools for the Run II physics program at the Tevatron. Herein we describe in detail one such b-tagging tool that exploits the long- lifetime of the b quark by identifying decay vertices significantly displaced from the primary interaction point. The b-tag efficiency is extracted from a b enriched data sample; the method is described, including a discussion of the important systematic effects. The data-driven measurement of the false positive tag rate is also described, as well as an explanation of how the per-jet false positive rate is used to predict the background contribution to the selected sample. Finally we conclude with a discussion of issues that have proven critical for b-tagging at CDF and should be given attention as we prepare b-tagging tools for LHC experiments.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,163
Écart entre enseignants0,156 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations8
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUniversity of North Texas Digital Library (University of North Texas)Même sujetParticle physics theoretical and experimental studiesTravaux en français237 207