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Enregistrement W2069643158 · doi:10.1088/1742-6596/136/4/042080

Dark matter searches with the PICASSO experiment at SNOLAB

2008· article· en· W2069643158 sur OpenAlexaffabout
Berta Beltrán

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCosmology and Gravitation Theories
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPICASSODark matterAstrophysicsPhysicsArtVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent cosmological observations support the existence of dark matter as a significant constituent of the universe. The PICASSO experiment (Project in CAnada to Search for Supersymmetric Objects) uses super-heated C4F10 droplets suspended in a gel as a target sensitive to WIMP-proton spin-dependent elastic scattering. A 19F recoiling nucleus produces a heat spike in the droplet which triggers its full explosive evaporation. The phase transition is accompanied by a shock wave which is recorded by as set of piezoelectric transducers attached to the detector. A first phase of the experiment in SNOLAB used 19.3 g of active mass and was operated for half a year in 2004 (Phys. Lett. B 2005). The phase II setup has been improved substantially in sensitivity by using an array of 32 detectors with an active mass of 80g each and largely reduced background. A more precise control of the temperature and pressure of the detectors allows for reduced systematic errors in the final result. This poster will show the quality of the data taken during one year by the first set of phase II detectors installed underground, together with their expected sensitivity in the spin dependent sector.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,415
Score d'incertitude au seuil0,368

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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