Notice bibliographique
Résumé
Neutrino astronomy uses large volume detectors to search for astrophysical neutrinos and pinpoint their origin. Detectors such as IceCube at the Geographic South Pole, the Gigaton Volume Detector (GVD) in Lake Baikal and KM3NeT in the Mediterranean sea, instrument up to a cubic kilometer of water or ice for measuring Cherenkov radiation created in neutrino-matter interactions. Especially the utilization of the clear water of the deep sea as Cherenkov medium, in the past, has been facing severe difficulties in deploying and maintaining the offshore infrastructure. Ocean Networks Canada (ONC), an initiative of the University of Victoria, has been operating deep sea infrastructure for scientific purposes, off the Canadian coast since years. One of their network nodes, located on the Pacific abyssal plain, off the coast of Vancouver Island - Cascadia Basin - could be an ideal site for a future neutrino telescope. The Strings for Absorption Length in Water (STRAW) were developed at the Technical University of Munich (TUM) in collaboration with ONC and the University of Alberta. Two strings with optical modules have been deployed at Cascadia Basin in order to measure the optical properties of the water and study the feasibility of a larger installation. We will give a brief overview of the STRAW setup and present first results on the absorption length and optical background at Cascadia Basin.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».