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Enregistrement W3092069833 · doi:10.1103/physrevlett.126.242301

Phenomenological Constraints on the Transport Properties of QCD Matter with Data-Driven Model Averaging

2021· article· en· W3092069833 sur OpenAlexafffund
D. Everett, Weiyao Ke, Jean-François Paquet, G. Vujanovic, Steffen A. Bass, Lipei Du, Charles Gale, M. Heffernan, Ulrich Heinz, D. Liyanage, Matthew Luzum, Abhijit Majumder, M. McNelis, Chun Shen, Yingru Xu, A. Angerami, Shanshan Cao, Y. Chen, J. P. Coleman, L. Cunqueiro, T. Dai, R. J. Ehlers, Hannah Elfner, Wenkai Fan, Rainer J. Fries, F. Garza, Yayun He, B. V. Jacak, P.M. Jacobs, Sangyong Jeon, B. Kim, M. Kordell, Amit Kumar, Simon Mak, J. D. Mulligan, C. Nattrass, Dmytro Oliinychenko, C. Park, J. Putschke, G. Roland, Björn Schenke, Loren Schwiebert, A. Silva, C. Sirimanna, R. A. Soltz, Y. Tachibana, X.-N. Wang, Robert L. Wolpert

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueHigh-Energy Particle Collisions Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesOffice of the Vice President for Research, Wayne State UniversityOffice of ScienceScience and Technology Facilities CouncilCentral China Normal UniversityUniversity of Texas at AustinAlexander von Humboldt-StiftungNational Natural Science Foundation of ChinaCanada Foundation for InnovationNational Science FoundationCompute CanadaNuclear PhysicsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of California BerkeleyFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloMcGill UniversityU.S. Department of EnergyWayne State University
Mots-clésPhysicsQuantum chromodynamicsPhenomenological modelStatistical physicsParticle physicsTheoretical physicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using combined data from the Relativistic Heavy Ion and Large Hadron Colliders, we constrain the shear and bulk viscosities of quark-gluon plasma (QGP) at temperatures of ∼150-350 MeV. We use Bayesian inference to translate experimental and theoretical uncertainties into probabilistic constraints for the viscosities. With Bayesian model averaging we propagate an estimate of the model uncertainty generated by the transition from hydrodynamics to hadron transport in the plasma's final evolution stage, providing the most reliable phenomenological constraints to date on the QGP viscosities.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations193
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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