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Enregistrement W3000497563 · doi:10.1103/physrevd.100.112005

Cosmogenic neutron production at the Sudbury Neutrino Observatory

2019· article· en· W3000497563 sur OpenAlexafffundabout
B. Aharmim, S. N. Ahmed, A. E. Anthony, N. Barros, E. W. Beier, A. Bellerive, B. Beltrán, M. Bergevin, S. D. Biller, R. Bonventre, K. Boudjemline, M. G. Boulay, B. Cai, E. J. Callaghan, J. Caravaca Rodríguez, Y. D. Chan, D. Chauhan, M. Chen, B. T. Cleveland, G. A. Cox, R. Curley, X. Dai, Huiqiu Deng, F. Descamps, J. A. Detwiler, P. J. Doe, G. Doucas, P.‐L. Drouin, M. Dunford, S. R. Elliott, H. C. Evans, G. T. Ewan, J. Farine, H. Fergani, F. Fleurot, R. Ford, J. A. Formaggio, N. Gagnon, K. Gilje, J. TM. Goon, K. Graham, E. Guillian, S. Habib, R. L. Hahn, A. L. Hallin, E. D. Hallman, P. J. Harvey, R. Hazama, W. J. Heintzelman, J. Heise, R. L. Helmer, A. Hime, C. Howard, M. Huang, P. Jagam, B. Jamieson, N.A. Jelley, M. Jerkins, C. Kéfélian, K. Keeter, J. R. Klein, L. L. Kormos, M. Kos, A. Krüger, C. Kraus, C. B. Krauss, T. Kutter, Christopher C. M. Kyba, Benjamin Land, R. Lange, J. Law, I. Lawson, K. T. Lesko, J. R. Leslie, I. Levine, J. C. Loach, R. MacLellan, Steve Majerus, H.‐B. Mak, J. Maneira, R. D. Martin, A. Mastbaum, N. McCauley, A. B. McDonald, S. McGee, M. L. Miller, B. Monreal, J. Monroe, B. G. Nickel, A. J. Noble, H. M. O’Keeffe, N. S. Oblath, C. Okada, R. W. Ollerhead, G. D. Orebi Gann, S. M. Oser, R. A. Ott, S. J. M. Peeters, A. W. P. Poon, G. Prior, S. D. Reitzner, K. Rielage, B.C. Robertson, R. G. H. Robertson, M. H. Schwendener, J. A. Secrest, S. R. Seibert, O. Simard, D. Sinclair, P. Skensved, T. Sonley, L. C. Stonehill, G. Tešić, N. Tolich, T. Tsui, R. Van Berg, B. A. VanDevender, C. J. Virtue, B. L. Wall, D. Waller, H. Wan Chan Tseung, D. L. Wark, J. Wendland, N. West, J. F. Wilkerson, J. R. Wilson, T. Winchester, A. Wright, M. Yeh, F. Zhang, Κ. Zuber

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D/Physical review. D. · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNeutrino Physics Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of GuelphLaurentian UniversityUniversity of AlbertaSnolabQueen's UniversityTRIUMFCarleton University
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaNational Nuclear Security AdministrationAtomic Energy of Canada LimitedVale Canada LimitedQueen's UniversityCanada Research ChairsScience and Technology Facilities CouncilNational Research Council CanadaStrongNuclear PhysicsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of California BerkeleyAlfred P. Sloan FoundationIndustry CanadaCanada Foundation for InnovationUniversity of CaliforniaU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsNuclear physicsNeutronMuonObservatoryCosmic rayExtrapolationNeutrinoAstrophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neutrons produced in nuclear interactions initiated by cosmic-ray muons present an irreducible background to many rare-event searches, even in detectors located deep underground. Models for the production of these neutrons have been tested against previous experimental data, but the extrapolation to deeper sites is not well understood. Here we report results from an analysis of cosmogenically produced neutrons at the Sudbury Neutrino Observatory. A specific set of observables are presented, which can be used to benchmark the validity of geant4 physics models. In addition, the cosmogenic neutron yield, in units of ${10}^{\ensuremath{-}4}\text{ }\text{ }{\mathrm{cm}}^{2}/(\mathrm{g}\ifmmode\cdot\else\textperiodcentered\fi{}\ensuremath{\mu})$, is measured to be $7.28\ifmmode\pm\else\textpm\fi{}0.09{(\mathrm{stat})}_{\ensuremath{-}1.12}^{+1.59}(\mathrm{syst})$ in pure heavy water and $7.30\ifmmode\pm\else\textpm\fi{}0.07{(\mathrm{stat})}_{\ensuremath{-}1.02}^{+1.40}(\mathrm{syst})$ in NaCl-loaded heavy water. These results provide unique insights into this potential background source for experiments at SNOLAB.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,543
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,012

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,381 · 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'étudeSans objet
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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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