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Enregistrement W3156380651 · doi:10.1103/physrevd.104.032002

Sensitivity to millicharged particles in future proton-proton collisions at the LHC with the milliQan detector

2021· article· en· W3156380651 sur OpenAlexaff
A. H. Ball, J. J. Brooke, C. Campagnari, Michael Carrigan, Matthew Citron, A. De Roeck, M. Ezeldine, Brian Francis, M. Gastal, M. Ghimire, J. Goldstein, F. Golf, A. Haas, R. Heller, C. Hill, L. Lavezzo, R. Loos, S. Lowette, Brandon J. Manley, B. Marsh, D. W. Miller, B. Odegard, R. Schmitz, F. Setti, Harry Shakeshaft, D. Stuart, M. Swiatlowski, J. Yoo, Haitham Zaraket

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D/Physical review. D. · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle physics theoretical and experimental studies
Établissements canadiensTRIUMF
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities CouncilUniversité LibanaiseFonds Wetenschappelijk OnderzoekCERNU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsLarge Hadron ColliderScintillatorLuminosityNuclear physicsDetectorParticle physicsSensitivity (control systems)Time projection chamberElectronOpticsAstrophysicsEngineeringElectronic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report on the expected sensitivity of dedicated scintillator-based detectors at the LHC for elementary particles with charges much smaller than the electron charge. The dataset provided by a prototype scintillator-based detector is used to characterize the performance of the detector and provide an accurate background projection. Detector designs, including a novel slab detector configuration, are considered for the data taking period of the LHC to start in 2022 (Run 3) and for the high luminosity LHC. With the Run 3 dataset, the existence of new particles with masses between 10 MeV and 45 GeV could be excluded at 95% confidence level for charges between 0.003 e and 0.3 e, depending on their mass. With the high luminosity LHC dataset, the expected limits would reach between 10 MeV and 80 GeV for charges between 0.0018 e and 0.3 e, depending on their mass.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,367 · 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

Citations44
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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