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Enregistrement W3041836214 · doi:10.1007/jhep12(2020)061

On the origin of long-lived particles

2020· article· en· W3041836214 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueJournal of High Energy Physics · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle physics theoretical and experimental studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEvent (particle physics)Vertex (graph theory)Momentum (technical analysis)Missing energyHigh energy particleDetectorTopology (electrical circuits)Particle (ecology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract MATHUSLA is a proposed large-volume displaced vertex (DV) detector, situated on the surface above CMS and designed to search for long-lived particles (LLPs) produced at the HL-LHC. We show that a discovery of LLPs at MATHUSLA would not only prove the existence of BSM physics, it would also uncover the theoretical origin of the LLPs, despite the fact that MATHUSLA gathers no energy or momentum information on the LLP decay products. Our analysis is simple and robust, making it easily generalizable to include more complex LLP scenarios, and our methods are applicable to LLP decays discovered in ATLAS, CMS, LHCb, or other external detectors. In the event of an LLP detection, MATHUSLA can act as a Level-1 trigger for the main detector, guaranteeing that the LLP production event is read out at CMS. We perform an LLP simplified model analysis to show that combining information from the MATHUSLA and CMS detectors would allow the LLP production mode topology to be determined with as few as ∼ 100 observed LLP decays. Underlying theory parameters, like the LLP and parent particle masses, can also be measured with ≲ 10% precision. Together with information on the LLP decay mode from the geometric properties of the observed DV, it is clear that MATHUSLA and CMS together will be able to characterize any newly discovered physics in great detail.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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