Diffuse supernova neutrino background search at Super-Kamiokande
Notice bibliographique
Résumé
We have conducted a new search for the diffuse supernova neutrino background (DSNB) flux at Super-Kamiokande (SK), with a $22.5\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}2970\text{\ensuremath{-}}\mathrm{kton}\ifmmode\cdot\else\textperiodcentered\fi{}\mathrm{day}$ exposure from its fourth operational phase IV. With the new analysis we improve on the existing background reduction techniques and systematic uncertainties and take advantage of an improved neutron tagging algorithm to lower the energy threshold compared to the previous phases of SK. This allows for setting the world's most stringent upper limit on the extraterrestrial ${\overline{\ensuremath{\nu}}}_{e}$ flux, for neutrino energies below 31.3 MeV. The SK-IV results are combined with the ones from the first three phases of SK to perform a joint analysis using $22.5\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}5823\text{ }\text{ }\mathrm{kton}\ifmmode\cdot\else\textperiodcentered\fi{}\mathrm{days}$ of data. This analysis has the world's best sensitivity to the DSNB ${\overline{\ensuremath{\nu}}}_{e}$ flux, comparable to the predictions from various models. For neutrino energies larger than 17.3 MeV, the new combined 90% CL upper limits on the DSNB ${\overline{\ensuremath{\nu}}}_{e}$ flux lie around $2.7\text{ }\text{ }{\mathrm{cm}}^{\ensuremath{-}2}\ifmmode\cdot\else\textperiodcentered\fi{}{\mathrm{sec}}^{\ensuremath{-}1}$, strongly disfavoring the most optimistic predictions. Finally, potentialities of the gadolinium phase of SK and the future Hyper-Kamiokande experiment are 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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».