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Enregistrement W2780337760 · doi:10.1088/1475-7516/2018/04/037

CNO neutrino Grand Prix: the race to solve the solar metallicity problem

2018· article· en· W2780337760 sur OpenAlexaff
D. G. Cerdeño, Jonathan H. Davis, Malcolm Fairbairn, Aaron C. Vincent

Notice bibliographique

RevueJournal of Cosmology and Astroparticle Physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities CouncilEuropean Commission
Mots-clésBorexinoSolar neutrinoPhysicsNeutrinoMetallicityNeutrino detectorNuclear physicsAstrophysicsNeutrino oscillationStars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several next-generation experiments aim to make the first measurement of the neutrino flux from the Carbon-Nitrogen-Oxygen (CNO) solar fusion cycle. We calculate how much time these experiments will need to run for in order to measure this flux with enough precision to tell us the metal content of the Sun's core, and thereby help to solve the solar metallicity problem. For experiments looking at neutrino-electron scattering, we find that SNO+ will measure this CNO neutrino flux with enough precision after five years in its pure scintillator mode, provided its 210Bi background is measured to 1% accuracy. By comparison, a 100 ton liquid argon experiment such as Argo will take ten years in Gran Sasso lab, or five years in SNOLAB or Jinping. Borexino could obtain this precision in ten years, but this projection is very sensitive to background assumptions. For experiments looking at neutrino-nucleus scattering, the best prospects are obtained for low-threshold solid state detectors (employing either germanium or silicon). These would require new technologies to lower the experimental threshold close to detection of single electron-hole pairs, and exposures beyond those projected for next-generation dark matter detectors.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,667
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,232 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations24
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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