MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2766137297 · doi:10.1103/physrevd.97.052009

Cosmogenic neutron production at Daya Bay

2018· article· en· W2766137297 sur OpenAlexaff
Fengpeng An, A. B. Balantekin, H. R. Band, M. Bishai, S. Blyth, D. Cao, G. F. Cao, Jun Cao, Y. L. Chan, J. F. Chang, Y. Chang, H. S. Chen, S. M. Chen, Ye-Fei Chen, Y. X. Chen, Jie Cheng, Zhaokan Cheng, J. J. Cherwinka, M. C. Chu, A. Chukanov, J. P. Cummings, Yayun Ding, M. Diwan, M. Dolgareva, J. Dove, D. A. Dwyer, W. R. Edwards, R. Gill, M. Gonchar, G. Gong, Haipeng Gong, M. Grassi, W. Gu, Lei Guo, Xin-Heng Guo, Yuhang Guo, Ziwei Guo, R. Hackenburg, S. Hans, M. He, K. M. Heeger, Y. K. Heng, A. Higuera, Y. Hsiung, Beibei Hu, T. Hu, Han‐Xiong Huang, X. T. Huang, Y. B. Huang, Patrick Huber, W. Huo, Ghulam Hussain, D. E. Jaffe, K. L. Jen, X. L. Ji, X. Ji, J. B. Jiao, R. A. Johnson, D. Jones, Li-Wei Kang, S. H. Kettell, Amir N. Khan, L. W. Koerner, S. Kohn, M. Krämer, M. W. Kwok, T. J. Langford, K. Lau, L. Lebanowski, J. Lee, J. H. C. Lee, R. T. Lei, R. Leitner, J. K. C. Leung, C. Li, D. J. Li, F. Li, G. S. Li, Q. J. Li, S. Li, S. C. Li, W. D. Li, X. N. Li, Xuejing Li, Yufeng Li, Ziwei Li, H. Liang, C.-J. Lin, Guey-Lin Lin, Y. C. Lin, J. J. Ling, J. M. Link, L. Littenberg, B. R. Littlejohn, J. C. Liu, J. L. Liu, T. Lohse, C. Lu, H. Q. Lu, J. S. Lu, X.-G. Lu, X. B., X. Y., Y. Q., Yury Malyshkin, D. A. Martínez Caicedo, Kirk T. McDonald, R. D. McKeown, I. V. Mitchell, Y. Nakajima, J. Napolitano, D. Naumov, E. Naumova, J. P. Ochoa‐Ricoux, A. Olshevskiy, H.-R. Pan, J. Park, S. Patton, V. Pec, J. C. Peng, L. Pinsky, C. S. J. Pun, F. Z. Qi, M. Qi, X. Qian, Rui Qiu, N. Raper, Jie Ren, R. Rosero, B. Roskovec, Xichao Ruan, H. Steiner, Jian Sun, W. Tang, D. Taychenachev, Konstantin Treskov, K. V. Tsang, W.-H. Tse, C. E. Tull, N. Viaux Maira, B. Viren, V. Vorobel, C. H. Wang, Meng Wang, N. Y. Wang, R. G. Wang, W. Wang, X. Wang, Y. F. Wang, Zhimin Wang, Z. M. Wang, H. Wei, Liangjian Wen, K. Whisnant, C. White, T. Wise, H. L. H. Wong, S. C. F. Wong, E. Worcester, Chengxin Wu, Q. Wu, W. Wu, D. M. Xia, J. K. Xia, Z. Z. Xing, Jilei Xu, Y. Xu, T. Xue, C.G. Yang, H. Yang, L. Yang, M. Yang, M. Yang, Yifan Yang, M. Ye, Ziping Ye, M. Yeh, Ben Young, Zeyuan Yu, S. Zeng, Liang Zhan, C. Zhang, C. C. Zhang, H. H. Zhang, J. W. Zhang, Qingmin Zhang, R. Zhang, X. T. Zhang, Y. M. Zhang, Y. X. Zhang, Z. J. Zhang, Z. P. Zhang, Z. Y. Zhang, J. Zhao, Li Zhou, H.L. Zhuang, J. H. Zou

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D/Physical review. D. · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNeutrino Physics Research
Établissements canadiensInstitute of Particle Physics
Organismes subventionnairesComisión Nacional de Investigación Científica y TecnológicaJoint Institute for Nuclear ResearchNatural Science Foundation of Guangdong ProvinceMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaResearch Grants Council, University Grants CommitteeMinisterstvo Školství, Mládeže a TělovýchovyChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of ChinaChina RailwayRussian Foundation for Basic ResearchCAS Center for Excellence in Particle PhysicsMinistry of EducationU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésNuclear physicsNeutronPhysicsMuonYield (engineering)ScintillatorNeutrinoCosmic rayDetector

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,012

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,424 · 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

Citations19
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysical review. D/Physical review. D.Même sujetNeutrino Physics ResearchTravaux en français237 207