A Combined Fit of the Diffuse Neutrino Spectrum using IceCube Muon Tracks and Cascades
Notice bibliographique
Résumé
The IceCube Neutrino Observatory first observed a diffuse flux of high energy astrophysical neutrinos in 2013. Since then, this observation has been confirmed in multiple detection channels such as high energy starting events, cascades, and through-going muon tracks. Combining these event selections into a high statistics global fit of 10 years of IceCube's neutrino data could strongly improve the understanding of the diffuse astrophysical neutrino flux: challenging or confirming the simple unbroken power-law flux model as well as the astrophysical neutrino flux composition. One key component of such a combined analysis is the consistent modelling of systematic uncertainties of different event selections. This can be achieved using the novel SnowStorm Monte Carlo method which allows constraints to be placed on multiple systematic parameters from a single simulation set. We will report on the status of a new combined analysis of through-going muon tracks and cascades. It is based on a consistent all flavor neutrino signal and background simulation using, for the first time, the SnowStorm method to analyze IceCube's high-energy neutrino data. Estimated sensitivities for the energy spectrum of the diffuse astrophysical neutrino flux will be shown.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».