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Enregistrement W2950358290 · doi:10.1103/physrevd.99.055011

Closing the light gluino gap with electron-proton colliders

2019· article· en· W2950358290 sur OpenAlexafffund
David Curtin, Kaustubh Deshpande, Oliver Fischer, José Zurita

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D/Physical review. D. · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle physics theoretical and experimental studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHorizon 2020 Framework ProgrammeEuropean CommissionNational Science Foundation
Mots-clésParticle physicsPhysicsGluinoColliderLuminosityLeptonSIGNAL (programming language)HadronDetectorProtonEnergy (signal processing)ElectronNuclear physicsSupersymmetryAstrophysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The future electron-proton collider proposals, LHeC and FCC-he, can deliver $\mathcal{O}(\mathrm{TeV})$ center-of-mass energy collisions, higher than most of the proposed lepton accelerators, with $\mathcal{O}({\mathrm{ab}}^{\ensuremath{-}1})$ luminosity, while maintaining a much cleaner experimental environment as compared to the hadron machines. This unique capability of ${e}^{\ensuremath{-}}p$ colliders can be harnessed in probing beyond the Standard Model scenarios giving final states that look like hadronic noise at $pp$ machines. In the present study, we explore the prospects of detecting such a prompt signal having multiple soft jets at the LHeC. Such a signal can come from the decay of gluino in $R$-parity-violating or stealth supersymmetry, where there exists a gap in the current experimental search with ${m}_{\stackrel{\texttildelow{}}{g}}\ensuremath{\approx}50--70\text{ }\text{ }\mathrm{GeV}$. We perform a simple analysis to demonstrate that, with simple signal selection cuts, we can close this gap at the LHeC at the 95% confidence level, even in the presence of a reasonable systematic error. More sophisticated signal selection strategies and detailed knowledge of the detector can be used to improve the prospects of signal detection.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,387
Écart entre enseignants0,375 · 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'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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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