Measurement of the top quark mass at CDF using the “neutrino<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"><mml:mi>ϕ</mml:mi></mml:math>weighting” template method on a lepton plus isolated track sample
Notice bibliographique
Résumé
We present a measurement of the top quark mass with $t\overline{t}$ dilepton events produced in $p\overline{p}$ collisions at the Fermilab Tevatron ($\sqrt{s}=1.96\text{ }\text{ }\mathrm{TeV}$) and collected by the CDF II detector. A sample of 328 events with a charged electron or muon and an isolated track, corresponding to an integrated luminosity of $2.9\text{ }\text{ }{\mathrm{fb}}^{\ensuremath{-}1}$, are selected as $t\overline{t}$ candidates. To account for the unconstrained event kinematics, we scan over the phase space of the azimuthal angles $({\ensuremath{\phi}}_{{\ensuremath{\nu}}_{1}},{\ensuremath{\phi}}_{{\ensuremath{\nu}}_{2}})$ of neutrinos and reconstruct the top quark mass for each ${\ensuremath{\phi}}_{{\ensuremath{\nu}}_{1}}$, ${\ensuremath{\phi}}_{{\ensuremath{\nu}}_{2}}$ pair by minimizing a ${\ensuremath{\chi}}^{2}$ function in the $t\overline{t}$ dilepton hypothesis. We assign ${\ensuremath{\chi}}^{2}$-dependent weights to the solutions in order to build a preferred mass for each event. Preferred mass distributions (templates) are built from simulated $t\overline{t}$ and background events, and parametrized in order to provide continuous probability density functions. A likelihood fit to the mass distribution in data as a weighted sum of signal and background probability density functions gives a top quark mass of ${165.5}_{\ensuremath{-}3.3}^{+3.4}(\mathrm{stat})\ifmmode\pm\else\textpm\fi{}3.1(\mathrm{syst})\text{ }\text{ }\mathrm{GeV}/{c}^{2}$.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».