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Enregistrement W4224295021 · doi:10.1103/physrevd.105.112006

Investigating the sources of low-energy events in a SuperCDMS-HVeV detector

2022· article· en· W4224295021 sur OpenAlexafffund
M. F. Albakry, I. Alkhatib, D. W. P. Amaral, T. Aralis, T. Aramaki, I. J. Arnquist, I. Ataee Langroudy, E. Azadbakht, S. Banik, C. Bathurst, D. Bauer, R. Bhattacharyya, P. L. Brink, R. Bunker, B. Cabrera, R. Calkins, R. A. Cameron, C. Cartaro, D. G. Cerdeño, Y.-Y. Chang, M. Chaudhuri, R. Chen, N. Chott, J. Cooley, H. Coombes, Jacqueline Corbett, P. Cushman, F. De Brienne, Sukeerthi Dharani, M. L. di Vacri, M. D. Diamond, E. Fascione, E. Figueroa‐Feliciano, C. W. Fink, K. Fouts, M. Fritts, G. Gerbier, R. Germond, M. Ghaith, S. R. Golwala, J. Hall, N. Hassan, B. A. Hines, M. Hollister, Z. Hong, E. W. Hoppe, L. Hsu, M. E. Huber, V. Iyer, A. Jastram, Vipul Kashyap, M. Kelsey, A. Kubik, Noah Kurinsky, Richard Lawrence, M. Lee, A. Li, J. Liu, Y. Liu, B. Loer, E. Lopez Asamar, P. Lukens, D. B. MacFarlane, R. Mahapatra, V. Mandic, N. Mast, A. Mayer, H. Meyer Zu Theenhausen, Eva Michaud, E. Michielin, N. Mirabolfathi, B. Mohanty, S.S. Nagorny, J. K. Nelson, H. Neog, V. Novati, J. L. Orrell, M. D. Osborne, S. M. Oser, W. A. Page, R. Partridge, D. S. Pedreros, R. Podviianiuk, F. Ponce, S. S. Poudel, A. Pradeep, M. Pyle, W. Rau, E. Reid, R. Ren, T. Reynolds, A. Roberts, Alan Robinson, T. Saab, B. Sadoulet, I. Saikia, J. Sander, Amirmohammad Sattari, B. Schmidt, R. W. Schnee, S. Scorza, B. Serfass, D. J. Sincavage, C. Stanford, John Street, Hui Sun, F. K. Thasrawala, D. Toback, R. Underwood, S. Verma, A. N. Villano, B. von Krosigk, S. L. Watkins, O. Wen, Z. Williams, M. J. Wilson, J. Winchell, K. Wykoff, S. Yellin, Betty Young, To Chin Yu, Birgit Zatschler, S. Zatschler, A. Zaytsev, Ellina R. Zhang, Liang Zheng, S. Zuber

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D/Physical review. D. · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensLaurentian UniversityUniversité de MontréalQueen's UniversityUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoTRIUMF
Organismes subventionnairesSLAC National Accelerator LaboratoryPacific Northwest National LaboratoryNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDepartment of Atomic Energy, Government of IndiaBattelleDeutsche ForschungsgemeinschaftFermilabHigh Energy PhysicsU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsDetectorDark matterEnergy (signal processing)Crystal (programming language)Event (particle physics)ScatteringElectronElastic scatteringSiliconNuclear physicsNucleonAtomic physicsParticle physicsOpticsOptoelectronicsAstrophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent experiments searching for $\mathrm{sub}\text{\ensuremath{-}}\mathrm{GeV}/{c}^{2}$ dark matter have observed event excesses close to their respective energy thresholds. Although specific to the individual technologies, the measured excess event rates have been consistently reported at or below event energies of a few-hundred eV, or with charges of a few electron-hole pairs. In the present work, we operated a 1-g silicon SuperCDMS-HVeV detector at three voltages across the crystal (0, 60 and 100 V). The 0 V data show an excess of events in the tens of eV region. Despite this event excess, we demonstrate the ability to set a competitive exclusion limit on the spin-independent dark matter--nucleon elastic scattering cross section for dark matter masses of $\mathcal{O}(100)\text{ }\text{ }\mathrm{MeV}/{c}^{2}$, enabled by operation of the detector at 0 V potential and achievement of a very low $\mathcal{O}(10)\text{ }\text{ }\mathrm{eV}$ threshold for nuclear recoils. Comparing the data acquired at 0, 60 and 100 V potentials across the crystal, we investigated possible sources of the unexpected events observed at low energy. The data indicate that the dominant contribution to the excess is consistent with a hypothesized luminescence from the printed circuit boards used in the detector holder.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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