Identification and reconstruction of low-energy electrons in the ProtoDUNE-SP detector
Notice bibliographique
Résumé
Measurements of electrons from ${\ensuremath{\nu}}_{e}$ interactions are crucial for the Deep Underground Neutrino Experiment (DUNE) neutrino oscillation program, as well as searches for physics beyond the standard model, supernova neutrino detection, and solar neutrino measurements. This article describes the selection and reconstruction of low-energy (Michel) electrons in the ProtoDUNE-SP detector. ProtoDUNE-SP is one of the prototypes for the DUNE far detector, built and operated at CERN as a charged particle test beam experiment. A sample of low-energy electrons produced by the decay of cosmic muons is selected with a purity of 95%. This sample is used to calibrate the low-energy electron energy scale with two techniques. An electron energy calibration based on a cosmic ray muon sample uses calibration constants derived from measured and simulated cosmic ray muon events. Another calibration technique makes use of the theoretically well-understood Michel electron energy spectrum to convert reconstructed charge to electron energy. In addition, the effects of detector response to low-energy electron energy scale and its resolution including readout electronics threshold effects are quantified. Finally, the relation between the theoretical and reconstructed low-energy electron energy spectra is derived, and the energy resolution is characterized. The low-energy electron selection presented here accounts for about 75% of the total electron deposited energy. After the addition of lost energy using a Monte Carlo simulation, the energy resolution improves from about 40% to 25% at 50 MeV. These results are used to validate the expected capabilities of the DUNE far detector to reconstruct low-energy electrons.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».