Charged-current and neutral-current event fraction determination based on fit vertices, time residuals and PMT hit angles for the Sudbury Neutrino Observatory
Notice bibliographique
Résumé
The Sudbury Neutrino Observatory (SNO) aims to improve our understanding of neutrinos and energy-generating processes in the Sun. The central purpose of SNO is to compare the flux of charged-current (CC) and neutral-current (NC) events caused by solar neutrinos. The target in SNO will be 10⁶ kg of D₂O. One plan for enhancing the detection of NC events is by doping the D₂O with ³⁵Cl. This thesis describes maximum likelihood fitters created for the purpose of fitting CC events and for fitting NC events that result from neutron capture by a ³⁵Cl nucleus. For each fit event, likelihood ratios are extracted from these fitters to aid in determining the fraction of each type of event in a data set of unknown mixture. It is concluded that using both timing and angle information marginally improves the ability to discriminate between CC and NC events, compared with using angle information alone. This is seen in the reduced estimated error for a technique that determines the CC event fraction in a 50/50 mixed set of CC and NC events. For prototype sets with 2000 events each, and a mixed set with 950 of each event type, an event fraction determination based on only angle information produces a fraction estimate of 0.494 ± 0.037. With identically sized data sets, an event fraction determination that includes both timing and hit angle information produces and estimate of 0.493 ± 0.034.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».