Experimental studies of unbiased gluon jets from<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"><mml:mrow><mml:msup><mml:mrow><mml:mi>e</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mo>+</mml:mo></mml:mrow></mml:msup></mml:mrow><mml:mrow><mml:msup><mml:mrow><mml:mi>e</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mi>−</mml:mi></mml:mrow></mml:msup></mml:mrow></mml:math>annihilations using the jet boost algorithm
Notice bibliographique
Résumé
We present the first experimental results based on the jet boost algorithm, a technique to select unbiased samples of gluon jets in ${e}^{+}{e}^{\ensuremath{-}}$ annihilations, i.e. gluon jets free of biases introduced by event selection or jet finding criteria. Our results are derived from hadronic ${Z}^{0}$ decays observed with the OPAL detector at the LEP ${e}^{+}{e}^{\ensuremath{-}}$ collider at CERN. First, we test the boost algorithm through studies with HERWIG Monte Carlo events and find that it provides accurate measurements of the charged particle multiplicity distributions of unbiased gluon jets for jet energies larger than about 5 GeV, and of the jet particle energy spectra (fragmentation functions) for jet energies larger than about 14 GeV. Second, we apply the boost algorithm to our data to derive unbiased measurements of the gluon jet multiplicity distribution for energies between about 5 and 18 GeV, and of the gluon jet fragmentation function at 14 and 18 GeV. In conjunction with our earlier results at 40 GeV, we then test QCD calculations for the energy evolution of the distributions, specifically the mean and first two nontrivial normalized factorial moments of the multiplicity distribution, and the fragmentation function. The theoretical results are found to be in global agreement with the data, although the factorial moments are not well described for jet energies below about 14 GeV.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».