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Enregistrement W2902809416 · doi:10.22323/1.309.0027

4th dimensional tracking: the GigaTracker of NA62 experiment.

2018· preprint· en· W2902809416 sur OpenAlexaff
E. Migliore, E. Cortina, E. Minucci, M. Perrin‐Terrin, B. Velghe, S. Chiozzi, A. Cotta Ramusino, M. Fiorini, A. Gianoli, F. Petrucci, H. Wahl, R. Arcidiacono, C. Biino, F. Marchetto, G. Aglieri Rinella, D. Alvarez Feito, S. Bonacini, A. Ceccucci, J. Degrange, E. Gamberini, J. Kaplon, Alexander Kluge, A. Mapelli, Michel Morel, J. Noël, M. Noy, L. Perktold, P. Petagna, K. Poltorak, Giulia Romagnoli, G. Ruggiero

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle Detector Development and Performance
Établissements canadiensTRIUMF
Organismes subventionnairesIstituto Nazionale di Fisica NucleareFonds De La Recherche Scientifique - FNRSCERN
Mots-clésPhysicsLarge Hadron ColliderTracking (education)DetectorBeam (structure)Nuclear physicsSiliconPlanarPixelOpticsOptoelectronicsComputer scienceComputer graphics (images)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The GigaTracker is a lightweight hybrid silicon pixel detector built for the NA62 experiment at CERN, which aims at measuring the branching fraction of the ultra-rare kaon decay $K^+\rightarrow \pi^+\nu\bar{\nu}$ at the CERN SPS. The detector tracks charged particles in a 75 GeV/$c$ hadron beam with a flux reaching 1.3 MHz/mm$^2$. It consists of three stations, 61$\times$27 mm$^2$ each, which provide single-hit timing with 130 ps resolution. Each station is composed of a 200 $\mu$m thick planar silicon sensor, segmented in 300$\times$300 $\mu$m$^2$ pixels, bump-bonded to 2$\times$5 custom 100 $\mu$m thick ASIC, called TDCPix. Each TDCPix contains 40$\times$45 asynchronous pixels, and is instrumented with 360 pairs of time-to-digital converter channels with 100 ps bin. The three stations are installed in vacuum (about 10$^{-6}$ mbar) and cooled with liquid $\mathrm{C_6F_{14}}$ circulating through micro-channels etched inside silicon plates a few hundred microns thick. The total material budget is less than 0.5% $X_0$ per station. Detector description, operational experience and performance from the NA62 experimental run in 2016, at about 30% the nominal beam intensity, will be presented.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,009

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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