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Enregistrement W3200145371 · doi:10.21468/scipostphys.12.1.037

Publishing statistical models: Getting the most out of particle physics experiments

2022· article· en· W3200145371 sur OpenAlexfundno aff
K. Cranmer, Sabine Kraml, H. Prosper, F. U. Bernlochner, Itay M. Bloch, Enzo Canonero, M. Chrząszcz, A. Coccaro, J. M. Conrad, G. Cowan, M. Feickert, N. Ferreiro, Andrew Fowlie, L. Heinrich, A. Held, T. Kuhr, Anders Kvellestad, Maeve Madigan, F. Mahmoudi, K. Morå, M. S. Neubauer, M. Pierini, Juan Rojo, S. Sekmen, L. Silvestrini, Verónica Sanz, G. H. Stark, Riccardo Torre, R. S. Thorne, W. Waltenberger, N. Wardle, Jonas Wittbrodt

Notice bibliographique

RevueSciPost Physics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle physics theoretical and experimental studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut National de Physique Nucléaire et de Physique des ParticulesScience and Technology Facilities CouncilDeutsche ForschungsgemeinschaftKnut och Alice Wallenbergs StiftelseAzrieli FoundationNational Natural Science Foundation of ChinaU.S. Department of EnergyVetenskapsrådetNational Science Foundation
Mots-clésParticle physicsHiggs bosonPartonPhysics beyond the Standard ModelPhysicsStatistical physicsField (mathematics)Data scienceComputer scienceMathematicsQuantum chromodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The statistical models used to derive the results of experimental analyses are of incredible scientific value and are essential information for analysis preservation and reuse. In this paper, we make the scientific case for systematically publishing the full statistical models and discuss the technical developments that make this practical. By means of a variety of physics cases - including parton distribution functions, Higgs boson measurements, effective field theory interpretations, direct searches for new physics, heavy flavor physics, direct dark matter detection, world averages, and beyond the Standard Model global fits - we illustrate how detailed information on the statistical modelling can enhance the short- and long-term impact of experimental results.

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)0,083
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,378
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,917
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0830,378
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0190,046
Science ouverte0,0050,011
Intégrité de la recherche0,0070,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,009

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,252 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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