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Enregistrement W2938590840 · doi:10.1088/1475-7516/2019/11/007

Improved photomeson model for interactions of cosmic ray nuclei

2019· article· en· W2938590840 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJournal of Cosmology and Astroparticle Physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésCosmic rayNucleonNeutrinoSuperposition principlePionDipoleNeutronUltra-high-energy cosmic ray

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photohadronic interactions are important for the sources and the transport of Ultra-High Energy Cosmic Rays (UHECRs). Current state-of-the-art cosmic ray transport simulations handle nuclear disintegration at energies of the Giant Dipole Resonance at a more sophisticated level, as well as the photohadronic interactions of nucleons in the high-energy regime above the pion production threshold. However, the interactions of nuclei above the pion production threshold are commonly modeled by treating the nucleus as a superposition of free nucleons -ignoring the effect of the nuclear medium. We construct an improved, inclusive model for the photomeson regime for nuclei with A 56 by employing more accurate, data-driven parametrizations of the interaction cross section, the fragmentation of the primary nucleus and the inclusive pion production cross section that directly affects the production of astrophysical neutrinos. We apply our results to two multi-messenger scenarios (Tidal Disruption Events and Gamma-Ray Bursts) in which photonuclear interactions in the photomeson regime are the dominant cooling process for the highest energy cosmic rays. While we find moderate changes to the mass composition of UHECRs, the astrophysical neutrino fluxes exhibit a significant (factor of a few) reduction compared to the naive superposition of free nucleons for sources of UHECR nuclei with a populated cascade. The numerical code implementing the model has been made publicly available, which facilitates the integration of our results in similar frameworks.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,722
Score d'incertitude au seuil0,452

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 GPT0,250
Écart entre enseignants0,239 · 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'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

Citations28
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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