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Enregistrement W3137590797 · doi:10.22323/1.390.0655

Dark matter search results from DEAP-3600 at SNOLAB

2021· article· en· W3137590797 sur OpenAlexafffundabout
S. Viel

Notice bibliographique

RevueProceedings of 40th International Conference on High Energy physics — PoS(ICHEP2020) · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensQueen's UniversityArthur B. McDonald-Canadian Astroparticle Physics Research InstituteCarleton University
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities CouncilDirección General de Asuntos del Personal Académico, Universidad Nacional Autónoma de MéxicoNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaLeibniz-GemeinschaftRussian Science FoundationConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaCanada First Research Excellence FundQueen's UniversityEuropean Regional Development FundFundacja na rzecz Nauki PolskiejSouth East Physics NetworkMinisterio de Ciencia, Innovación y UniversidadesLeverhulme TrustOntario Ministry of Research and InnovationUniversity of AlbertaMinistry of Advanced Education, Government of AlbertaCompute Canada
Mots-clésPhotomultiplierDark matterPhysicsDetectorScintillatorScintillationArgonNeutronOpticsParticle detectorNuclear physicsAstronomyAtomic physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The latest physics results from DEAP-3600 are summarized. DEAP-3600 is searching for dark matter interactions with a liquid argon target, shielded from cosmic rays by over 2 km of rock at SNOLAB in Sudbury, Canada. The spherical detector consists of 3.3 tonnes of liquid argon in a large ultralow-background acrylic vessel instrumented with 255 photomultiplier tubes. DEAP-3600 is sensitive to nuclear recoils from dark matter particles, which would cause the emission of prompt scintillation light. Backgrounds come from alpha particles on the inner detector surfaces, from external neutrons, from $^{39}$Ar beta decays, and from trace radioactivity in detector components. DEAP-3600 demonstrates excellent performance for pulse-shape discrimination, event reconstruction, background rejection and sensitivity to dark matter.

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)0,005
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,006

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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