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Enregistrement W4213286685 · doi:10.1088/1742-6596/2156/1/012199

Evaluation of event reconstruction with small-scale water Cherenkov detectors

2021· article· en· W4213286685 sur OpenAlexaff
K. Yamauchi, M. Ishitsuka, M. Shinoki, M. Kuze, M. Hartz

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNeutrino Physics Research
Établissements canadiensTRIUMF
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities Council
Mots-clésCherenkov radiationCherenkov detectorPhysicsDetectorEvent reconstructionNeutrino detectorNeutrinoNuclear physicsNeutrino oscillationMuonParticle physicsBeam (structure)Optics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Hyper-Kamiokande experiment is planned to start in 2027 aiming for precise measurement of neutrino oscillation using J-PARC neutrino beam including the search for CP violation in the lepton sector. The Hyper-Kamiokande detector is a 260 kiloton water Cherenkov detector. In order to achieve the precision measurement, systematic uncertainties should be suppressed. For this purpose, a new 1 kiloton scale Intermediate Water Cherenkov Detector (IWCD) is proposed to measure the neutrino flux and interaction cross section near the generation point of the neutrino beam before oscillation. Water Cherenkov Test Experiment (WCTE) is a 50 ton scale water Cherenkov detector and currently under preparation to validate the performance of IWCD. WCTE will use new photosensor called multi-PMT and study the response of small water Cherenkov detectors to electron, muon, and hadron beams at CERN. The performance of event reconstruction with the IWCD and WCTE detectors is evaluated using simulation.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,579
Score d'incertitude au seuil0,549

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,241 · 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'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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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