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Enregistrement W2616677441 · doi:10.71781/17494

Recherche de la matière sombre à l’aide de détecteurs à liquides surchauffés dans le cadre de l’expérience PICO/Picasso

2016· dissertation· fr· W2616677441 sur OpenAlexaboutno aff
Mathieu Laurin

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2016
Typedissertation
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNuclear Physics and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La matière sombre compte pour 85% de la matière composant l’univers et nous ne savons toujours pas ce qu’elle est. Depuis plusieurs années, l’expérience Picasso, maintenant devenue l’expérience PICO, tente d’élucider ce mystère. Les fréons de la famille des CXFY sont utilisés comme cibles de choix dans les détecteurs à liquides surchauffés de l’expérience PICO. Situés à SNOLab, en Ontario, ces détecteurs font parties des plus performant de la recherche de la matière sombre. Lors d’interactions de particules avec le liquide en surchauffe, un changement de phase est induit par le dépôt d’énergie engendré par l’interaction. Les bulles créées par l’évènement sont alors détectées par différents capteurs afin de déterminer le type d’interaction qui a eu lieu. Dans ce travail seront présentés les détecteurs à liquides surchauffés dans le cadre de la recherche de la matière sombre. Principalement, nous y verrons trois types de détecteurs utilisés par les expériences PICO et Picasso. Le principe de fonctionnement de chacun des détecteurs sera exposé en premier lieu ainsi que leur fabrication, puis leur mode d’opération et l’analyse des données. Les méthodes de calibration seront par la suite expliquées pour terminer avec une description des résultats obtenus démontrant la performance de ce type de détection.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,209 · 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.

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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