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Enregistrement W2022382107 · doi:10.1063/1.3292418

The Cryogenic Dark Matter Search (CDMS) experiment: Results, status and perspective

2009· article· en· W2022382107 sur OpenAlexafffund
N. Mirabolfathi, Zeeshan Ahmed, D. S. Akerib, S. Arrenberg, C. N. Bailey, D. Balakishiyeva, L. Baudis, D. Bauer, J. Beaty, P. L. Brink, T. Bruch, R. Bunker, Blas Cabrera, D. O. Caldwell, K. Clark, J. Cooley, P. Cushman, F. DeJongh, M. R. Dragowski, L. Duong, E. Figueroa‐Feliciano, J. P. Filippini, M. Fritts, S. R. Golwala, D. R. Grant, J. Hall, R. Hennins-Yeomans, S. A. Hertel, D. Homgren, L. Hsu, M. E. Huber, O. Kamaev, M. Kiveni, M. Kos, S. W. Leman, R. Mahapatra, V. Mandic, David C. Moore, K. A. McCarthy, H. Nelson, R. W. Ogburn, M. Pyle, Xiaoxue Qiu, E. Ramberg, W. Rau, A. Reisetter, T. Saab, B. Sadoulet, Jason L. Sanders, R. W. Schnee, D. N. Seitz, B. Serfass, K. M. Sundqvist, G. Wang, S. Yellin, J. Yoo, Betty Young, Aaron Miller

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Department of EnergySchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésDark matterPhysicsWeakly interacting massive particlesPerspective (graphical)DetectorWIMPNuclear physicsParticle physicsAstronomyScalar field dark matterComputer scienceOpticsDark energyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Cryogenic Dark Matter Search experiment (CDMS) is using Phonon+Ionization detectors to search for Dark Matter in the form of Weakly Interactive Massive Particles (WIMPs). We report on new results from the operation of CDMS five “towers” at Soudan underground laboratory. With new and more massive detectors, SuperCDMS project has been started since March 2009. We report on the current status of SuperCDMS and its perspective.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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