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Enregistrement W2952413507 · doi:10.48550/arxiv.1301.1384

NLO and NNLO EWC for PV Moller Scattering

2013· preprint· en· W2952413507 sur OpenAlexaff
A. Aleksejevs, S. Barkanova, É. A. Kuraev, V. Zykunov

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2013
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle physics theoretical and experimental studies
Établissements canadiensAcadia UniversityMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectroweak interactionPhysicsRadiative transferParticle physicsAsymmetryParity (physics)ScatteringPhysics beyond the Standard ModelLarge Hadron ColliderElectron scatteringNuclear physicsElectronTheoretical physicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-precision electroweak experiments such as parity-violating Moller scattering can provide indirect access to physics at multi-TeV scales and play an important complementary role to the LHC research program. However, before physics of interest can be extracted from experimental data, electroweak radiative corrections, which can significantly reduce the cross-section asymmetry, must be calculated with an unprecedented completeness and accuracy. Although the two-loop corrections are strongly suppressed relative to the one-loop corrections, they can no longer be dismissed for the upcoming precision experiments. We evaluate a full gauge-invariant set of one-loop and several types of two-loop radiative corrections for the parity-violating electron-electron scattering asymmetry by combining two distinct but mutually-reinforcing techniques: semiautomatic, precise, with FeynArts and FormCalc as base languages, and by hand, with some approximations. For 11 GeV relevant for the ultra-precise MOLLER experiment planned at JLab, the results obtained by two approaches are in excellent agreement, which gives us assurance that our calculations are error-free.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0060,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3230,101

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,141 · 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.

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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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