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Enregistrement W4210318089 · doi:10.53560/ppasa(58-3)602

Analytic Preview of Spectral Contribution of the Neutrinos Emission from Deep Space during Specified Period

2022· article· en· W4210318089 sur OpenAlexaboutno aff
Syed Muhammad Ali Abbas Naqvi, Faisal Ahmed Khan Afridi, Bulbul Jan, Muhammad Ayub Khan Yousuf Zai, Mirza Jawad Baig, Arshad Hussain, Syed Muhammad Haroon Rashid, Abid Hussain

Notice bibliographique

RevueProceedings of Pakistan Academy of Sciences A Physical and Computational Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeutrinoSolar neutrinoObservatoryExhibitionPhysicsAstrophysicsNeutrino oscillationGeographyParticle physicsArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The earlier period investigations of Neutrinos emission from deep space indicate the existence of this particle which has been detected in various laboratories of the world. These laboratories are responsible for recording neutrinos emission originated from deep space. One laboratory situated near Sudbury, Ontario, Canada known as Sudbury Neutrino Observatory (SNO). Another laboratory is in Japan known as Kamikanado. We obtained a set of observations from both labs. It is obvious that the observations recorded at SNO have been utilized in this manuscript. From the same communication, the neutrino behaviour could be better understood by analyzing the SNO observed data set-I from November 1999 to May 2001 of D2O, while dataset-II is from July 2001 to August 2003 of salt water with particulars recorded, Run start Time since midnight. The samples used in this paper are 250 entries from both the observations sets. In this presentation, the most spectacular exhibition of the neutrino flux in its frequency components of the particles have been depicted in the form of a Periodogram that identifies covariance structure in the neutrino flux reaching this biosphere and parametric values obtained in this paper have been tabulated in various table frame of work. This communication does claim the neutrino emission characteristics in the real world. It has also been known from the literature survey that the same kind of work has not been framed in the third world countries where no neutrino detection laboratories exist. This piece of information will be beneficial for the private and public organizations where the experts are trying to explore deep space emissions detection and their characterization like the present study.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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