MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3210219433

Advanced modeling for studying antineutrinos and gamma rays coming from the Earth

2016· article· en· W3210219433 sur OpenAlexaboutno aff
Virginia Strati

Notice bibliographique

RevueInstitutional Research Information System University of Ferrara (University of Ferrara) · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGamma rayEarth (classical element)AstrobiologyPhysicsGeologyEnvironmental scienceAstronomyAstrophysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In questa tesi sono presentate le sfide scientifiche e i risultati dell'attività ricerca svolta durante il corso di dottorato a supporto della modellazione avanzata per l'analisi spaziale di dati di spettroscopia gamma e per la stima dei segnali di geoneutrini. Questi due argomenti, apparentemente distanti, sono in realtà strettamente connessi: in entrambi i casa la radioattività naturale rappresenta uno strumento per lo studio delle proprietà della superficie e dell'interno della Terra. In particolare ho trattato gli aspetti problematici relativi alla modellazione numerica e cartografica a differenti scale e ho proposto soluzioni operative riguardanti lo studio delle distribuzioni statistiche, il trattamento delle incertezze di input e output e la combinazione di informazioni multivariate. Questi studi mi hanno dato l'opportunità di prender parte al dibattito scientifico che cerca di rispondere alle domande ancora aperte sulla formazione e la composizione del nostro pianeta. I contenuti di questa tesi sono inclusi in 6 studi pubblicati, la cui realizzazione ha visto il coinvolgimento di circa 30 coautori, tra geologi e fisici, provenienti da diverse istituzioni di ricerca di rilevanza internazionale. In ogni capitolo uno specifico caso di studio è presentato e trattato da un particolare punto di vista in modo da mettere in luce il mio contributo. Lo studio degli elementi radiogenici e le previsioni sulla loro distribuzione sono elementi chiave per la comprensione dei processi geologici locali che interessano la crosta così come per lo studio della radioattività ambientale. La mappa della radioattività naturale terrestre della regione Veneto è stata ottenuta sulla base di un dataset integrato di spettroscopia gamma costituito da misure in laboratorio su campioni di roccia e misure airborne. In particolare ho integrato questi due differenti tipi di dati in un unico prodotto cartografico, usando algoritmi geostatistici adatti alle caratteristiche geologiche e morfologiche pecualiari delle aree investigate. I differenti contributi delle incertezze sono stati ampiamente discussi nel caso di studio nel Nord-Est della Sardegna. In questo lavoro la mappa di distribuzione dell'uranio è stata ottenuta sulla base di un dettagliato studio radiometrico realizzato con due differenti tecniche di spettroscopia gamma, caratterizzati da differenti errori di misura. Affrontando questa sfida, ho applicato un particolare metodo geostatistico che ha permesso di analizzare le incertezze di input e di output. Nel caso del rilievo gamma airborne dell'isola d'Elba, è stata usata un'interpolazione spaziale multivariata per ottenere le mappe radiometriche adottando la carta geologica come informazione a priori. In quest'ambito ho trattato gli aspetti complessi della correlazione di dati quantitativi (misure gamma) con le informazioni qualitative geologiche. La forte correlazione tra informazioni geologiche e contenuto di radioattività è stata enfatizzata nell'indagine approfondita condotta in una delle regioni più produttive di petrolio in Albania (Vlora-Elbasan) per la valutazione dei NORM (Naturally Occurring Radioactive Materials). Ho partecipato all'analisi delle misure di concentrazione di attività basata su argomentazioni geologiche e geochimiche. La caratterizzazione litologica delle aree petrolifere risulterà di importanza strategica per la pianificazione di future valutazioni radiologiche della regione. La combinazione dei risultati sperimentali dei segnali di geoneutrini da esperimenti in corso e futuri, può porre vincoli stringenti sul segnale atteso dal mantello e di conseguenza sulla sua composizione. In questa prospettiva una profonda conoscenza della crosta continentale, ed in particolare della regione immediatamente vicina al detector, è imprescindibile. In questo contesto, un dettagliato modello 3D derivante da informazioni geologiche, geofisiche e geochimiche è stato realizzato per stimare il flusso dei geoneutrini atteso al detector SNO+ (Canada). In particolare ho sviluppato un modello 3D strutturale della regione, trattando gli aspetti relativi alla complessità della modellazione del flusso di geoneutrini. Inoltre ho partecipato allo studio che ha portato alla prima stima del segnale dei geoneutrini atteso a JUNO, un rivelatore a scintillatore liquido attualmente in costruzione in Cina, insieme alla stima del segnale atteso degli antineutrini da reattore. La posizione dell'esperimento, molto vicina a due centrali nucleari progettate, riflette il principale goal scientifico di JUNO, ovvero lo studio della gerarchia di massa sulla base delle misure di antineutrini da reattore. In quest'ambito ho prodotto gli spettri dei geoneutrini e le relative incertezze fornendo un risultato che sarà un punto di riferimento e una guida per gli studi futuri. Questi studi riflettono l'interazione di tre discipline scientifiche fondamentali: la Fisica delle particelle, le Scienze della Terra e la Statistica. La loro interconnessione rivela un grande potenziale per il superamento delle frontiere della conoscenza. Ho trattato in prima persona i problemi specifici che nascono necessariamente quando differenti, ma non distanti, campi scientifici sono chiamati ad interagire.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,582
Score d'incertitude au seuil0,697

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,190 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInstitutional Research Information System University of Ferrara (University of Ferrara)Même sujetDark Matter and Cosmic PhenomenaTravaux en français237 207