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Enregistrement W3181470560 · doi:10.22323/1.395.1131

Searching for neutrino transients below 1 TeV with IceCube

2021· article· en· W3181470560 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueProceedings of 37th International Cosmic Ray Conference — PoS(ICRC2021) · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesOffice of Experimental Program to Stimulate Competitive ResearchDeutsches Elektronen-SynchrotronCollege of Engineering, Michigan State UniversityHelmholtz Alliance for Astroparticle PhysicsRWTH Aachen UniversityVetenskapsrådetKnut och Alice Wallenbergs StiftelseFonds Wetenschappelijk OnderzoekDeutsche ForschungsgemeinschaftBelgian Federal Science Policy OfficeBundesministerium für Bildung und ForschungOffice of Polar ProgramsFonds De La Recherche Scientifique - FNRSPolarforskningssekretariatetScience and Technology Facilities CouncilMichigan State UniversityMarquette UniversityUniversity of Wisconsin-MadisonU.S. Department of EnergySantenNational Science Foundation
Mots-clésNeutrinoHadronNeutrino detectorEnergy (signal processing)Neutrino oscillationKey (lock)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent observations of GeV gamma-rays from novae have led to a paradigm shift in the under- standing of these objects. While it is now believed that shocks contribute significantly to the energy budget of novae, it is still unknown if the emission is hadronic or leptonic in origin. Neutrinos could hold the key to definitively differentiating between these two scenarios, though the energies of such particles would be much lower than are typically targeted with neutrino telescopes. IceCube’s densely instrumented DeepCore sub-array provides the ability to reduce the threshold for observation from 1 TeV down to approximately 10 GeV. We will discuss recent measurements in this low energy regime, details of a new sub-TeV selection, and prospects for future searches for transient neutrino emission.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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