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Enregistrement W2518016769 · doi:10.2172/1293663

A search for the decay of a B meson into a kaon and a tau lepton pair at the BaBar experiment

2016· report· en· W2518016769 sur OpenAlexaff
R. Cheaib

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle physics theoretical and experimental studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsParticle physicsMuonLeptonB mesonBranching fractionNuclear physicsHadronPhysics beyond the Standard ModelStandard Model (mathematical formulation)NeutrinoLepton numberElectron

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The flavour changing neutral current (FCNC) process, $B^+$ → $K^+ τ^+ τ^-$ highly suppressed in the Standard Model (SM). This decay is forbidden at tree level and only occurs at lowest order via one-loop diagrams.$B^+$ → $K^+ τ^+ τ^-$ thus has the potential to provide a stringent test of the SM and a fertile ground for new physics searches. Contributions due to virtual particles in the loop allow one to probe, at relatively low energies, new physics at large mass scales. We search for the rare FCNC process $B^+$ → $K^+ τ^+ τ^-$ using data collected by the BaBaR detector at the SLAC National Accelerator Laboratory. The BaBaR data sample corresponds to a total integrated luminosity, at the energy of the Τ(4S) resonance, of 424.4 $fb^-1$ and 471 million $B\bar{B}$ pairs. For this search, hadronic $B_{tag}$ reconstruction is employed, where one B is exclusively reconstructed via one of many possible hadronic modes. The remaining decay products in an event are then attributed to the signal B, on which the search for $B^+$ → $K^+ τ^+ τ^-$ is performed. Each τ is required to decay leptonically, into either an electron or a muon and the lepton neutrinos. Furthermore, a multi-variate analysis technique (neural network) is used to select for signal events and suppress dominant background modes. No significant signal is observed. The resulting branching fraction is measured to be $\beta(B^+$ → $K^+ τ^+)$ = $1.31^{0:66}_{-0:61}$(stat.) $^{+0:35}_{-0:25}$(sys.) x 10$^{-3}$, which is consistent with zero at the 1.9σ level, with an upper limit of 2.25 x 10$^{-3}$, at the 90% confidence level.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,303 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2016
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