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Enregistrement W4285483681 · doi:10.1088/1748-0221/18/03/p03035

Description and stability of a RPC-based calorimeter in electromagnetic and hadronic shower environments

2023· article· en· W4285483681 sur OpenAlexaff
J. Apostolakis, G. Folger, A. Ribon, E. Sicking, D. Boumediene, V. Français, Kenta Goto, K. Kawagoe, M. Kuhara, Taikan Suehara, T. Yoshioka, Antoine Pingault, M. Tytgat, Guillaume Garillot, G. Grenier, T. Kurča, I. B. Laktineh, B. Liu, B. Li, L. Mirabito, A. Steen, R. Été, K. Krüger, F. Corriveau, L. Emberger, C. Graf, F. Simon, R. Pöschl, D.W. Kim, S.W. Park, E. Calvo, M. C. Fouz, Héctor García Cabrera, J. Marín, Jose Javier Navarrete, J. Puerta Pelayo, Anamaria Verdugo

Notice bibliographique

RevueJournal of Instrumentation · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle Detector Development and Performance
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaInstitut National de Physique Nucléaire et de Physique des ParticulesAgencia Estatal de InvestigaciónAgence Nationale de la RechercheCentre National de la Recherche ScientifiqueNational Research FoundationCERN
Mots-clésDetectorPhysicsCalorimeter (particle physics)Nuclear physicsLarge Hadron ColliderMuonResistive touchscreenGas electron multiplierHadronComputational physicsNuclear engineeringOpticsElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The CALICE Semi-Digital Hadron Calorimeter technological prototype completed in 2011 is a sampling calorimeter using Glass Resistive Plate Chamber (GRPC) detectors as the active medium. This technology is one of the two options proposed for the hadron calorimeter of the International Large Detector for the International Linear Collider. The prototype was exposed in 2015 to beams of muons, electrons, and pions of different energies at the CERN Super Proton Synchrotron. The use of this technology for future experiments requires a reliable simulation of its response that can predict its performance. GEANT4 combined with a digitization algorithm was used to simulate the prototype. It describes the full path of the signal: showering, gas avalanches, charge induction, and hit triggering. The simulation was tuned using muon tracks and electromagnetic showers for accounting for detector inhomogeneity and tested on hadronic showers collected in the test beam. This publication describes developments of the digitization algorithm. It is used to predict the stability of the detector performance against various changes in the data-taking conditions, including temperature, pressure, magnetic field, GRPC width variations, and gas mixture variations. These predictions are confronted with test beam data and provide an attempt to explain the detector properties. The data-taking conditions such as temperature and potential detector inhomogeneities affect energy density measurements but have small impact on detector efficiency.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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