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Enregistrement W2760415162 · doi:10.1088/1742-6596/888/1/012165

Oscillation analysis with NuPRISM

2017· article· en· W2760415162 sur OpenAlexaff
M. Scott

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNeutrino Physics Research
Établissements canadiensTRIUMF
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsNeutrino oscillationNeutrinoMeasurements of neutrino speedFlux (metallurgy)Oscillation (cell signaling)MuonNuclear physicsDetectorParticle physicsCherenkov radiationSolar neutrino problemMuon neutrinoBeam (structure)Neutrino detectorSolar neutrinoOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

NuPRISM is a proposed intermediate water Cherenkov detector for the T2K and Hyper-K long baseline neutrino oscillation experiments. The detector makes use of the off-axis effect, where the peak energy of the neutrino flux falls with increasing perpendicular distance from the neutrino beam axis. By spanning the 1 – 4 degree off-axis angular range NuPRISM can sample neutrino fluxes with peak energies from 1200 to 400 MeV respectively. These samples can be linearly combined to create an effective neutrino flux, such as the muon neutrino flux at the far detector for some choice of the neutrino oscillation parameters. This proceedings presents the NuPRISM muon neutrino disappearance analysis, showing that this technique is unaffected by mis-modelled neutrino cross-sections. It also presents the electron neutrino appearance analysis, showing the preliminary uncertainty on a measurement of the cross-section ratio at NuPRISM.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 GPT0,309
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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