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Enregistrement W4280545550 · doi:10.1103/physrevd.105.112012

Improved search for invisible modes of nucleon decay in water with the <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"><mml:mrow><mml:mi>SNO</mml:mi><mml:mo>+</mml:mo><mml:mtext>detector</mml:mtext></mml:mrow></mml:math>

2022· article· lv· W4280545550 sur OpenAlexafffund
A. Allega, M. R. Anderson, S. Andringa, M. Askins, D. J. Auty, A. Bacon, N. Barros, F. Barão, T. S. Bezerra, A. Białek, S. D. Biller, E. Caden, S. H. Cheng, M. Chen, O. Chkvorets, B. T. Cleveland, D. Cookman, J. Corning, M. A. Cox, R. Dehghani, C. Deluce, M. M. Depatie, J. Dittmer, K. H. Dixon, F. Di Lodovico, E. Falk, N. Fatemighomi, R. Ford, K. Frankiewicz, A. Gaur, O. I. González-Reina, D. Gooding, C. Grant, J. E. Grove, A. L. Hallin, D. Hallman, J. Hartnell, W. J. Heintzelman, R. L. Helmer, Jie Hu, R. Hunt-Stokes, SA Hussain, A. S. Inácio, C. J. Jillings, T. Kaptanoglu, P. Khaghani, Hamza Khan, J. R. Klein, L. L. Kormos, B. Krar, C. Kraus, C. B. Krauss, Tereza Kroupova, I. Lam, Benjamin Land, I. Lawson, L. Lebanowski, J. Lee, C. Lefebvre, J. Lidgard, Yen-Hsun Lin, V. Lozza, M. Luo, A. Maio, S. Manecki, J. Maneira, R. D. Martín, N. McCauley, A. B. McDonald, M. Meyer, C. Mills, I. Morton-Blake, S. Naugle, L. J. Nolan, H. M. O’Keeffe, G. D. Orebi Gann, J. Page, William C. Parker, J. Paton, S. J. M. Peeters, L. Pickard, P. Ravi, A. Reichold, S. Riccetto, R. Richardson, M. Rigan, J. Rose, J. Rumleskie, I. Semenec, P. Skensved, M. Smiley, R. Svoboda, B. Tam, J. C-L. Tseng, E. Turner, S. Valder, J. G. C. Veinot, C. J. Virtue, E. Vázquez-Jáuregui, J. Wang, M. Ward, Jan J. Weigand, J. D. Wilson, J. R. Wilson, A. Wright, J. P. Yanez, S. Yang, M. Yeh, S. S. Yu, T. Zhang, Y. Zhang, Κ. Zuber, A. Zummo

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D/Physical review. D. · 2022
Typearticle
Languelv
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle physics theoretical and experimental studies
Établissements canadiensTRIUMFLaurentian UniversityUniversity of AlbertaQueen's University
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilRutherford Appleton LaboratoryNuclear PhysicsOntario Ministry of Research and InnovationFundação para a Ciência e a TecnologiaMinistry of Economic Development and Trade, Government of AlbertaScience and Technology Facilities CouncilNational Nuclear Security AdministrationUniversity of California BerkeleyOffice of ScienceCanada Foundation for InnovationOntario Ministry of Research, Innovation and ScienceQueen's UniversityConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaHigh Energy PhysicsDirección General de Asuntos del Personal Académico, Universidad Nacional Autónoma de MéxicoDeutsche ForschungsgemeinschaftU.S. Department of EnergyUniversity of AlbertaEuropean CommissionWestern Canada Research GridSeventh Framework ProgrammeH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsStrongCanadian Institute for Advanced ResearchFermilabNational Science FoundationCompute CanadaSimon Fraser UniversityUniversity of CaliforniaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhysicsNucleonParticle physicsEnergy (signal processing)AlgorithmMachine learningNuclear physicsComputer scienceQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports results from a search for single and multinucleon disappearance from the $^{16}\mathrm{O}$ nucleus in water within the $\mathrm{SNO}+$ detector using all of the available data. These so-called ``invisible'' decays do not directly deposit energy within the detector but are instead detected through their subsequent nuclear deexcitation and gamma-ray emission. New limits are given for the partial lifetimes: $\ensuremath{\tau}(n\ensuremath{\rightarrow}\mathrm{inv})>\phantom{\rule{0ex}{0ex}}9.0\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}{10}^{29}\text{ }\text{ }\mathrm{years}$, $\ensuremath{\tau}(p\ensuremath{\rightarrow}\mathrm{inv})>9.6\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}{10}^{29}\text{ }\text{ }\mathrm{years}$, $\ensuremath{\tau}(nn\ensuremath{\rightarrow}\mathrm{inv})>1.5\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}{10}^{28}\text{ }\text{ }\mathrm{years}$, $\ensuremath{\tau}(np\ensuremath{\rightarrow}\mathrm{inv})>\phantom{\rule{0ex}{0ex}}6.0\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}{10}^{28}\text{ }\text{ }\mathrm{years}$, and $\ensuremath{\tau}(pp\ensuremath{\rightarrow}\mathrm{inv})>1.1\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}{10}^{29}\text{ }\text{ }\mathrm{years}$ at 90% Bayesian credibility level (with a prior uniform in rate). All but the ($nn\ensuremath{\rightarrow}\mathrm{inv}$) results improve on existing limits by a factor of about 3.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,297 · 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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