MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4200634628 · doi:10.1103/physrevlett.128.241802

MicroBooNE and the <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"><mml:mrow><mml:msub><mml:mrow><mml:mi>ν</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mi>e</mml:mi></mml:mrow></mml:msub></mml:mrow></mml:math> Interpretation of the MiniBooNE Low-Energy Excess

2022· article· lv· W4200634628 sur OpenAlexafffund
C. Argüelles, Ivan Esteban, Matheus Hostert, Kevin J. Kelly, Joachim Kopp, P. Machado, Ivan Martínez-Soler, Yuber F. Perez-Gonzalez

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2022
Typearticle
Languelv
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsScience and Technology Facilities CouncilOntario Ministry of Research, Innovation and ScienceGovernment of CanadaInnovation, Science and Economic Development CanadaHarvard UniversityOhio State UniversityHorizon 2020 Framework ProgrammeAlfred P. Sloan FoundationU.S. Department of Energy
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new generation of neutrino experiments is testing the 4.7σ anomalous excess of electronlike events observed in MiniBooNE. This is of huge importance for particle physics, astrophysics, and cosmology, not only because of the potential discovery of physics beyond the standard model, but also because the lessons we will learn about neutrino-nucleus interactions will be crucial for the worldwide neutrino program. MicroBooNE has recently released results that appear to disfavor several explanations of the MiniBooNE anomaly. Here, we show quantitatively that MicroBooNE results, while a promising start, unquestionably do not probe the full parameter space of sterile neutrino models hinted at by MiniBooNE and other data, nor do they probe the ν_{e} interpretation of the MiniBooNE excess in a model-independent way.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2370,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,218 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations55
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysical Review LettersMême sujetAstrophysics and Cosmic PhenomenaTravaux en français237 207