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Enregistrement W2023281922 · doi:10.1142/9789812702708_0085

CHARACTERIZATION OF THE RESPONSE OF SUPERHEATED DROPLET (BUBBLE) DETECTORS

2004· article· en· W2023281922 sur OpenAlexaffabout
M. Barnabé‐Heider, M. Di Marco, P. Doane, M. H. Genest, R. Gornea, C. Leroy, L. Lessard, J.P. Martin, U. Wichoski, V. Zacek, A. J. Noble, E. Behnke, J. Behnke, William G. Feighery, I. Levine, C. Mathusi, J. Neurenberg, R. Nymberg, S. N. Shore, R. Noulty, S. Kanagalingam

Notice bibliographique

RevueAstroparticle, Particle and Space Physics, Detectors and Medical Physics Applications · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNuclear Physics and Applications
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBubbleSuperheatingCharacterization (materials science)Materials scienceDetectorMechanicsNuclear engineeringPhysicsThermodynamicsNanotechnologyOpticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The PICASSO project is a cold dark matter (CDM) search experiment relying on the superheated droplet technique. The detectors use superheated freon liquid droplets (active material) dispersed and trapped in a polymerized gel. This detection technique is based on the phase transition of superheated droplets at room or moderate temperatures. The phase transitions are induced by nuclear recoils when undergoing interactions with particles, including CDM candidates such as the neutralinos predicted by supersymmetric models. The suitability of the technique for this purpose has been demonstrated by R&D studies performed over several years on detectors of various composition and volume. Simulations performed to understand the detector response to neutrons and alpha particles are presented along with corresponding data obtained at the Montreal Laboratory.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,611

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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