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Enregistrement W3179652183 · doi:10.22323/1.395.1226

A Modern High-Precision Calculation of Deep Underground Cosmic Ray Muons

2021· article· en· W3179652183 sur OpenAlexaff
William Woodley, Anatoli Fedynitch, M.-C. Piro

Notice bibliographique

RevueProceedings of 37th International Cosmic Ray Conference — PoS(ICRC2021) · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésMuonCosmic rayPhysicsMonte Carlo methodLeptonFlux (metallurgy)Muon colliderCOSMIC cancer databaseNuclear physicsComputational physicsParticle physicsAstrophysicsElectronBeam (structure)OpticsParticle accelerator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a new efficient calculation to propagate cosmic ray muons from the surface of the Earth to deep underground laboratories, allowing us to look at the physics and performance of various models of high-energy cosmic rays. The evolution of cosmic rays in the Earth's atmosphere is computed with MCEq (Matrix Cascade Equation), taking into account different combinations of primary and hadronic interaction models in order to calculate the muon flux at the surface. The latter serves as an input for the Monte Carlo code PROPOSAL (Propagator with Optimal Precision and Optimised Speed for All Leptons) to propagate the muons through the rock. A forward prediction for underground muon spectra at different slant depths, including the muon survival probabilities and underground energy spectra, is calculated with very high precision. The reliability of this state-of-the-art calculation was achieved by comparing the results obtained for the vertical muon intensity and total muon flux with the measured data at various underground sites with both flat overburdens and mountains. The implications of the results as well as the seasonal variation of the muon flux will also be discussed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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