Dark matter search results from the PICO-60<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"><mml:mrow><mml:mrow><mml:msub><mml:mrow><mml:mi>CF</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mn>3</mml:mn></mml:mrow></mml:msub></mml:mrow><mml:mi mathvariant="normal">I</mml:mi></mml:mrow></mml:math>bubble chamber
Notice bibliographique
Résumé
New data are reported from the operation of the PICO-60 dark matter detector, a bubble chamber filled with 36.8 kg of ${\mathrm{CF}}_{3}\mathrm{I}$ and located in the SNOLAB underground laboratory. PICO-60 is the largest bubble chamber to search for dark matter to date. With an analyzed exposure of 92.8 livedays, PICO-60 exhibits the same excellent background rejection observed in smaller bubble chambers. Alpha decays in PICO-60 exhibit frequency-dependent acoustic calorimetry, similar but not identical to that reported recently in a ${\mathrm{C}}_{3}{\mathrm{F}}_{8}$ bubble chamber. PICO-60 also observes a large population of unknown background events, exhibiting acoustic, spatial, and timing behaviors inconsistent with those expected from a dark matter signal. These behaviors allow for analysis cuts to remove all background events while retaining 48.2% of the exposure. Stringent limits on weakly interacting massive particles interacting via spin-dependent proton and spin-independent processes are set, and most interpretations of the DAMA/LIBRA modulation signal as dark matter interacting with iodine nuclei are ruled out.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».