Characterization of the PeV astrophysical neutrino energy spectrum with IceCube using down-going tracks
Notice bibliographique
Résumé
The IceCube Neutrino Observatory has observed a diffuse flux of astrophysical neutrinos with energies from TeV to a few PeV. Recent IceCube analyses have limited sensitivity to PeV neutrinos because upward-going neutrino fluxes are attenuated by the Earth while the Extremely High Energy (EHE) result targets cosmogenic neutrinos only above 10 PeV. In this work, we present a new event selection that fills the gap between 1 PeV and 10 PeV. This sample is obtained by selecting high-energy down-going through-going tracks from 8 years of data. To reduce the atmospheric muon backgrounds and achieve a high signal-to-background ratio, we combine two techniques. The first technique selects events with high stochasticity because single muons created by neutrinos lose energy more stochastically than atmospheric muon bundles whose energy losses are smoothened due to large muon multiplicities. The second technique uses the IceTop surface array as a veto of atmospheric background events. To characterize the astrophysical neutrino flux and test the existence of a cut-off in the neutrino energy spectrum at a few PeV, a global fit will be performed by combining this sample with results from the 7-year High Energy Starting Events (HESE) analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».