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Enregistrement W2993936830 · doi:10.22323/1.350.0031

MoEDAL - Expanding the LHC's Discovery Frontier

2019· article· en· W2993936830 sur OpenAlexaff
Michael Staelens

Notice bibliographique

RevueProceedings of 7th Annual Conference on Large Hadron Collider Physics — PoS(LHCP2019) · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle physics theoretical and experimental studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLarge Hadron ColliderPhysicsMagnetic monopoleCharged particleDetectorNuclear physicsInteraction pointParticle physicsATLAS experimentIonOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MoEDAL (Monopole and Exotics Detector at the LHC) is the 7th experiment, specifically dedicated to investigating beyond the Standard Model scenarios by searching for highly ionizing particles, such as magnetic monopoles or massive pseudo-stable charged particles and multiply electrically charged particles as messengers of new physics. Sharing the same interaction point as the LHCb experiment, MoEDAL is complementary to the larger ATLAS and CMS experiments, thereby expanding the discovery reach of the LHC. This largely passive detector is comprised of the following subdetectors: A large array of Nuclear Track Detector (NTD) stacks, a magnetic trapping detector (designed to trap both electrically and magnetically charged highly ionizing particles), and a TimePix chip array that monitors particle backgrounds. The MoEDAL Apparatus for Penetrating Particles (MAPP), a new MoEDAL subdetector, is currently being designed and constructed, while the prototype deployed in 2017 is currently being analyzed. The aim of MAPP is to enable MoEDAL to search for fractionally charged particles as well as new long-lived neutrals. The goal of this poster presentation was to summarize the growing physics program of MoEDAL including MAPP’s search for new fractionally charged particles, introduce the detectors and methodology, as well as present MoEDAL’s latest results on magnetic monopole production at the LHC.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,641
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,248 · 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.

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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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