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Enregistrement W2041847522 · doi:10.1088/1367-2630/13/4/043006

New insights into particle detection with superheated liquids

2011· article· en· W2041847522 sur OpenAlexaff
S. Archambault, F. Aubin, M. Auger, M Beleshi, E. Behnke, J. Behnke, B. Beltrán, K. Clark, X. Dai, Mala Das, Anna Davour, F. Debris, J. Farine, G. Giroux, R. Gornea, Rachel Faust, Henry Hinnefeld, A. Kamaha, C. B. Krauss, M. Lafrenière, M. Laurin, I. Lawson, C. Leroy, C. Levy, L. Lessard, I. Levine, J-P Martin, S. Kumaratunga, R. P. MacDonald, Philippe Nadeau, A. J. Noble, M.-C. Piro, S. Pospíšil, N. Starinski, I. Štekl, Nate Vander Werf, U. Wichoski, V. Zacek

Notice bibliographique

RevueNew Journal of Physics · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensAtomic Energy (Canada)Canadian Nuclear LaboratoriesLaurentian UniversityUniversity of AlbertaUniversité de MontréalSnolabQueen's UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsSuperheatingRecoilBubbleTracking (education)DetectorParticle (ecology)Alpha particleDark matterNuclear physicsNeutronEnergy (signal processing)RadiationComputational physicsMechanicsOpticsParticle physicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report new results obtained in calibrations of superheated liquid droplet detectors used in dark matter searches with different radiation sources (n,α,γ). In particular, detectors were spiked with alpha-emitters located inside and outside the droplets. It is shown that the responses are different, depending on whether alpha particles or recoil nuclei create the signals. The energy thresholds for α-emitters are compared with test beam measurements using mono-energetic neutrons, as well as with theoretical predictions. Finally a model is presented which describes how the observed intensities of particle induced acoustic signals can be related to the dynamics of bubble growth in superheated liquids. An improved understanding of the bubble dynamics is an important first step in obtaining better discrimination between particle types interacting in detectors of this kind.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,875
Score d'incertitude au seuil0,337

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeAutre devis
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

Citations56
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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