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Enregistrement W4225725984 · doi:10.1088/1361-6471/ac865e

The Forward Physics Facility at the High-Luminosity LHC

2023· article· en· W4225725984 sur OpenAlexaff
Jonathan L. Feng, Felix Kling, Mary Hall Reno, Juan Rojo, Dennis Soldin, Luis A. Anchordoqui, Jamie Boyd, Ahmed Ismail, L. A. Harland-Lang, Kevin J. Kelly, V. Pandey, Sebastian Trojanowski, Yu-Dai Tsai, Jean-Marco Alameddine, Takeshi Araki, A. Ariga, T. Ariga, Kento Asai, Alessandro Bacchetta, Kincso Balazs, A. J. Barr, M. Battistin, J. M. Bian, Caterina Bertone, Weidong Bai, Pouya Bakhti, A. B. Balantekin, Basabendu Barman, Brian Batell, Martin Bauer, Brian S. Bauer, M. Becker, Asher Berlin, Enrico Bertuzzo, Atri Bhattacharya, Marco Bonvini, Stewart Boogert, Alexey Boyarsky, Joseph Bramante, Vedran Brdar, Adrián Carmona, D. Casper, Francesco Giovanni Celiberto, F. Cerutti, Grigorios Chachamis, Garv Chauhan, Matthew Citron, Emanuele Copello, Jean-Pierre Corso, Luc Darmé, Raffaele Tito D’Agnolo, Neda Darvishi, Arindam Das, G. De Lellis, A. De Roeck, Jordy de Vries, H.-P. Dembinski, Sergey Demidov, Patrick deNiverville, Peter B. Denton, Frank F. Deppisch, A. Di Crescenzo, Keith R. Dienes, M. Diwan, Herbi K. Dreiner, Y. Du, Bhaskar Dutta, P. Duwentäster, Lucie Elie, Rikard Enberg, Yasaman Farzan, Max Fieg, Ana Luisa Foguel, Patrick Foldenauer, Saeid Foroughi-Abari, Jean-François Fortin, A. Friedland, Elina Fuchs, Michael Fucilla, K. Gallmeister, Alfonso Garcia, C. A. Garcı́a Canal, Maria Vittoria Garzelli, R. Gauld, Sumit Ghosh, Anish Ghoshal, S. M. Gibson, F. Giuli, Dorival Gonçalves, Dmitry Gorbunov, Sreetama Goswami, Silvia Grau, J. Günther, Marco Guzzi, A. Haas, T. Hakulinen, Steven P. Harris, Julia Harz, Juan Carlos Helo, C. Hill, M. Hirsch, T. J. Hobbs, Stefan Höche, Andrzej Hryczuk, Fei Huang, Tomohiro Inada, Angelo Infantino, Yu Seon Jeong, Tomáš Ježo, S. R. Klein, Jason Kumar, Chiara Le Roux, Seung J. Lee, H. P. Lefebvre, Jinmian Li, Shuailong Li, Yichen Li, Wei Liu, Emanuele R. Nocera, Hiroki Rokujo, Tim Ruhe, David Stuart, Shufang Su, Martin Wolfgang Winkler, W. Wu, Keping Xie, Tevong You, J. Y. Yu, Jiang-Hao Yu

Notice bibliographique

RevueResearch Explorer (The University of Manchester) · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle physics theoretical and experimental studies
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of VictoriaQueen's UniversityCarleton UniversityPerimeter Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsLarge Hadron ColliderPhysics beyond the Standard ModelParticle physicsAstroparticle physicsNeutrinoNuclear physicsLuminosityPerturbative QCDQuantum chromodynamicsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Standard Model (SM) faces both theoretical and experimental challenges that indicate the existence of physics beyond its current framework. Among the proposed extensions, supersymmetry (SUSY) emerges as a promising concept. The simplest extension of the SM, which incorporates SUSY, is the Minimal Supersymmetric Standard Model (MSSM). It provides a potential candidate for dark matter and offers solutions to the hierarchy problem. As part of the definition of the MSSM, imposing a discrete R-parity (𝑅<sub>𝑝</sub>), to prevent proton decay, forbids every term in the Lagrangian that violates baryon or lepton number. However, imposing this symmetry is not necessary. Models that violate R-parity (RPV) exhibit a rich and diverse phenomenology different from the 𝑅<sub>𝑝</sub>-conserving MSSM and provide a more original mechanism for neutrino mass production. <br/> This thesis addresses the phenomenology of the RPV-MSSM by identifying different characteristic regions within the RPV-MSSM landscape and exploring their signatures. Depending on the choice of RPV couplings, the framework may exhibit potential gaps in the coverage. We try to provide studies, which potentially close these gaps and try to give an overview of the vast RPV-MSSM landscape. <br/> By analyzing the structures of the neutrino mass matrix, we identify minimal models for understanding neutrino masses in the 𝐵<sub>3</sub>-conserving RPV-MSSM. These models provide valuable insights into understanding neutrino masses, in the general context of RPV scenarios that have not been analyzed. <br/> We use several collider experiments to investigate how different types of signals can be revealed as a result of the choice and strength of RPV couplings as well as the mass of SUSY particles. We present a systematic analysis of the RPV-MSSM and its collider signatures to find a minimal number of experimental searches for comprehensive LHC coverage. The lightest neutralino with a mass of 𝒪(GeV) and small couplings is unconstrained in the RPV-MSSM. We present three approaches for both constraining the coupling parameters and exploring the sensitivity regions of future experiments. We consider neutralino production in meson decays via 𝐿𝑄<span style="text-decoration:overline">𝐷</span> operators, followed by loop-induced decays into a photon and a neutrino in <TT>FASER</TT>. We re-interpret experimental results, derived for heavy neutral leptons (HNL), to constrain the RPV couplings. And we study a novel proton decay involving a bino-like neutralino and the resulting decay signature. <br/> Our approach emphasizes the potential of future experiments, including those not specifically designed for SUSY searches, to effectively probe the RPV landscape.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,232 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations223
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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