MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2883486330 · doi:10.22323/1.301.0500

Measurement of the Iron Spectrum in Cosmic Rays with VERITAS

2017· article· en· W2883486330 sur OpenAlexfundno aff
Henrike Fleischhack

Notice bibliographique

RevueProceedings of 35th International Cosmic Ray Conference — PoS(ICRC2017) · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHelmholtz Alliance for Astroparticle PhysicsU.S. Department of EnergyOffice of ScienceSmithsonian InstitutionNational Science Foundation
Mots-clésCherenkov radiationCosmic rayPhysicsAir showerCherenkov detectorRange (aeronautics)Charged particleParticle accelerationDetectorUltra-high-energy cosmic rayAstrophysicsOpticsNuclear physicsPlasmaIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The elemental energy spectra of cosmic rays play an important role in understanding their acceleration and propagation. Most current results are obtained either from direct measurements by balloon or satellite detectors, or from indirect measurements by air shower detector arrays on the Earth’s surface. Imaging Air Cherenkov Telescopes (IACTs), used primarily for gamma-ray astronomy, can also be used for cosmic-ray physics. They are able to measure Cherenkov light emitted both by heavy nuclei and by secondary particles produced in their air showers, and are thus sensitive to the charge and energy of cosmic ray particles with energies of tens to hundreds of TeV. A measurement of the energy spectrum of iron nuclei, based on 71 hours of data taken by the VERITAS array of IACTs between 2009 and 2012, will be presented. The energy and other properties of the primary particle are reconstructed using a template-based likelihood fit. The event selection makes use of direct Cherenkov light, which is emitted by the primary particle before starting the air shower. A multivariate method is used to estimate the remaining background. Using these methods, the iron spectrum was measured in the energy range from 20 TeV to 500 TeV.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,798

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 ouverte0,0020,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of 35th International Cosmic Ray Conference — PoS(ICRC2017)Même sujetAstrophysics and Cosmic PhenomenaTravaux en français237 207