Recent Progress in Solar Atmospheric Neutrino Searches with IceCube
Notice bibliographique
Résumé
Cosmic-rays interacting with nucleons in the solar atmosphere produce a cascade of particles that give rise to a flux of high-energy neutrinos and gamma-rays. Fermi has observed this gamma-ray flux; however, the associated neutrino flux has escaped observation. In this contribution, we put forward two strategies to detect these neutrinos, which, if seen, would push forward our understanding of the solar atmosphere and provide a new testing ground of neutrino properties. First, we will extend the previous analysis, which used high-energy through-going muon events collected in the years of maximum solar activity and yielded only flux upper limits, to include data taken during the solar minima from 2018 to 2020. Extending the analysis to the solar minima is important as the gamma-ray data collected during past solar cycles indicates a possible enhancement in the high-energy neutrino flux. Second, we will incorporate sub-TeV events and include contributions from all neutrino flavors. These will improve our analysis sensitivity since the solar atmospheric spectrum is soft and, due to oscillation, contains significant contributions of all neutrino flavors. As we will present in this contribution, these complementary strategies yield a significant improvement in sensitivity, making substantial progress towards observing this flux.
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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 | 0,001 | 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 ».