Cosmogenic neutron production at Daya Bay
Notice bibliographique
Résumé
Neutrons produced by cosmic ray muons are an important background for underground experiments studying neutrino oscillations, neutrinoless double beta decay, dark matter, and other rare-event signals. A measurement of the neutron yield in the three different experimental halls of the Daya Bay Reactor Neutrino Experiment at varying depth is reported. The neutron yield in Daya Bay's liquid scintillator is measured to be ${Y}_{n}=(10.26\ifmmode\pm\else\textpm\fi{}0.86)\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}{10}^{\ensuremath{-}5}$, $(10.22\ifmmode\pm\else\textpm\fi{}0.87)\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}{10}^{\ensuremath{-}5}$, and $(17.03\ifmmode\pm\else\textpm\fi{}1.22)\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}{10}^{\ensuremath{-}5}\text{ }\text{ }{\ensuremath{\mu}}^{\ensuremath{-}1}\text{ }{\mathrm{g}}^{\ensuremath{-}1}\text{ }{\mathrm{cm}}^{2}$ at depths of 250, 265, and 860 meters-water-equivalent. These results are compared to other measurements and the simulated neutron yield in Fluka and Geant4. A global fit including the Daya Bay measurements yields a power law coefficient of $0.77\ifmmode\pm\else\textpm\fi{}0.03$ for the dependence of the neutron yield on muon energy.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».