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Enregistrement W1988696360 · doi:10.1103/physrevc.80.054913

MARTINI: An event generator for relativistic heavy-ion collisions

2009· article· en· W1988696360 sur OpenAlexaffabout
Björn Schenke, Charles Gale, Sangyong Jeon

Notice bibliographique

RevuePhysical Review C · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueHigh-Energy Particle Collisions Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsEvent generatorRelativistic Heavy Ion ColliderPhotonParticle physicsNuclear physicsPartonQuantum chromodynamicsPionEvent (particle physics)Large Hadron ColliderQuantum electrodynamicsHeavy ionIonQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce the modular algorithm for relativistic treatment of heavy ion interactions (MARTINI), a comprehensive event generator for the hard and penetrating probes in high-energy nucleus-nucleus collisions. Its main components are a time-evolution model for the soft background, PYTHIA 8.1, and the McGill-Arnold, Moore, and Yaffe (AMY) parton-evolution scheme, including radiative as well as elastic processes. This allows us to generate full event configurations in the high ${p}_{T}$ region that take into account thermal quantum chromodynamic (QCD) and quantum electrodynamic (QED) effects as well as effects of the evolving medium. We present results for the neutral pion nuclear modification factor in $\mathrm{Au}+\mathrm{Au}$ collisions at the BNL Relativistic Heavy Ion Collider as a function of ${p}_{T}$ for different centralities and also as a function of the angle with respect to the reaction plane for noncentral collisions. Furthermore, we study the production of high-transverse-momentum photons, incorporating a complete set of photon-production channels.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,358 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations263
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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