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Enregistrement W4213473434

Measurements of the ionization efficiency of protons in methane

2022· article· en· W4213473434 sur OpenAlexaff
Levente Balogh, C. Beaufort, A. Brossard, M. Chapellier, E. C. Corcoran, Stephen S. Crawford, A. Dastgheibi-Fard, Yanqing Deng, K. Dering, Daniel Durnford, C. Garrah, G. Gerbier, I. Giomataris, G. Giroux, P. Gorel, M. Gros, Philippe C. Gros, O. Guillaudin, E. W. Hoppe, I. Katsioulas, F. M. Kelly, P. Knights, S. Langrock, P. Lautridou, I. Manthos, R. D. Martin, Jamie Matthews, T. J. Neep, K. Nikolopoulos, D. Santos, G. Savvidis, I. Savvidis, M. Vidal, R J Ward, M. Zampaolo

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensUniversity of AlbertaRoyal Military College of CanadaSnolabQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinetic energyIonizationAtomic physicsElectronPhysicsRecoilEnergy (signal processing)Quenching (fluorescence)ProtonNuclear physicsIonFluorescence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The amount of energy released by a nuclear recoil ionizing the atoms of the active volume of detection appears "quenched" compared to an electron of the same kinetic energy. This different behavior in ionization between electrons and nuclei is described by the Ionization Quenching Factor (IQF) and it plays a crucial role in direct dark matter searches. For low kinetic energies (below $50~\mathrm{keV}$), IQF measurements deviate significantly from common models used for theoretical predictions and simulations. We report measurements of the IQF for proton, an appropriate target for searches of Dark Matter candidates with a mass of approximately 1 GeV, with kinetic energies in between $2~\mathrm{keV}$ and $13~\mathrm{keV}$ in $100~\mathrm{mbar}$ of methane. We used the Comimac facility in order to produce the motion of nuclei and electrons of controlled kinetic energy in the active volume, and a NEWS-G SPC to measure the deposited energy. The Comimac electrons are used as reference to calibrate the detector with 7 energy points. A detailed study of systematic effects led to the final results well fitted by $\mathrm{IQF}~(E_K)= E_K^\alpha~/~(\beta + E_K^\alpha)$ with $\alpha=0.70\pm0.08$ and $\beta = 1.32\pm0.17$. In agreement with some previous works in other gas mixtures, we measured less ionization energy than predicted from SRIM simulations, the difference reaching $33\%$ at $2~\mathrm{keV}$

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,129 · 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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