Measurement of the<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"><mml:msup><mml:mi>B</mml:mi><mml:mo>−</mml:mo></mml:msup></mml:math>lifetime using a simulation free approach for trigger bias correction
Notice bibliographique
Résumé
The collection of a large number of $B$-hadron decays to hadronic final states at the CDF II Detector is possible due to the presence of a trigger that selects events based on track impact parameters. However, the nature of the selection requirements of the trigger introduces a large bias in the observed proper-decay-time distribution. A lifetime measurement must correct for this bias, and the conventional approach has been to use a Monte Carlo simulation. The leading sources of systematic uncertainty in the conventional approach are due to differences between the data and the Monte Carlo simulation. In this paper, we present an analytic method for bias correction without using simulation, thereby removing any uncertainty due to the differences between data and simulation. This method is presented in the form of a measurement of the lifetime of the ${B}^{\ensuremath{-}}$ using the mode ${B}^{\ensuremath{-}}\ensuremath{\rightarrow}{D}^{0}{\ensuremath{\pi}}^{\ensuremath{-}}$. The ${B}^{\ensuremath{-}}$ lifetime is measured as ${\ensuremath{\tau}}_{{B}^{\ensuremath{-}}}=1.663\ifmmode\pm\else\textpm\fi{}0.023\ifmmode\pm\else\textpm\fi{}0.015\text{ }\mathrm{ps}$, where the first uncertainty is statistical and the second systematic. This new method results in a smaller systematic uncertainty in comparison to methods that use simulation to correct for the trigger bias.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».