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Enregistrement W1980684607 · doi:10.1139/p05-037

Resistive-plate-chamber background particles simulation studies for the endcap region of a compact muon solenoid/large hadron collider using the geometry and tracking code

2005· article· en· W1980684607 sur OpenAlexvenueno aff
J.T. Rhee, Muhammad Jamil

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle Detector Development and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKonkuk University
Mots-clésPhysicsCompact Muon SolenoidMuonLarge Hadron ColliderNuclear physicsTracking (education)Resistive touchscreenMonte Carlo methodMuon colliderColliderDetectorSensitivity (control systems)Particle physicsParticle acceleratorOpticsBeam (structure)Electrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a method to simulate the double-gap resistive plate chambers (RPC) background particles for the endcap region of a compact muon solenoid/large hadron collider using the geometry and tracking (GEANT) code. We demonstrate that the resistive plate chamber can be described using a realistic Monte Carlo simulation based on the GEANT code and analyzed with physics analysis work station (PAW) interfaces. Sensitivity calculations were performed for γ, e – , e + , and such particles in the range 0.1–100 MeV for their respective spectra. To evaluate the response of the detector in the large hadron collider (LHC) background environment, the γ, e – , and e + energy spectra expected in the compact muon solenoid (CMS) muon endcap region were taken into account whereas the RPC sensitivity was evaluated as a function of the detector size.PACS Nos.: 7.77.Ka, 7.85.Fv

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil0,297

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,218 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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