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Enregistrement W4205903677 · doi:10.22215/etd/2021-14689

Attenuated Alpha Backgrounds in the DEAP-3600 Dark Matter Search Experiment

2021· dissertation· en· W4205903677 sur OpenAlexaff
P. DelGobbo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWIMPDark matterPhysicsWeakly interacting massive particlesScintillationParticle physicsNuclear physicsAstrophysicsDetectorScalar field dark matterOpticsCosmologyDark energy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DEAP-3600 is a dark matter experiment using 3.3 tonnes of liquid argon as a scintillation target to directly detect Weakly Interacting Massive Particles (WIMPs), a dark matter candidate.Mitigating background sources is crucial to dark matter searches.A large background model contribution comes from attenuated alphas originating from 210 Po decays within the acrylic vessel surfaces.Alphas from decays within the acrylic inner vessel and from the acrylic neck flowguide are analyzed.The activity of the inner vessel is separated into surface and bulk components, and determined to be 0.22 ± 0.02 mBq/m 2 and 3.68 ± 0.06 mBq.An event rate of 53.5 +30 -4.6 µHz is found for alphas originating from the neck flowguide.An optimized event selection is obtained, making use of machine-learning algorithms to reject neck flowguide alphas and maximize WIMP sensitivity.In 802 live-days of DEAP-3600 data, the expected upper limit on the spin-independent WIMP-nucleon interaction cross-section is 1.9×10 -45 cm 2 (90% C.L.) for a 100 GeV/c 2 WIMP mass.D&D nights and mid-day Catan sessions kept me alive during this entire process, and this thesis would likely sound like the words of a madman without all three of you.Most importantly, I want to thank my parents.I am incredibly lucky to have such supportive and caring parents, who were there for me through this whole process.You taught me how to put my full effort into my work, never give up, and be proud of my accomplishments.That knowledge is the most important lesson I have learned in my life.I will always be grateful for your unconditional love.And to Shawna.It is incredible to me that you can somehow manage your own Masters, a full time job, and all of my nonsense, but you do, and I am grateful every day that you are with me.You are the rock in my life, and the first person I go to when I am excited or nervous.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,268 · 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'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

Citations0
Publié2021
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