Study of hard double-parton scattering in four-jet events in $pp$ collisions at $\sqrt{s} = 7$ TeV with the ATLAS experiment
Notice bibliographique
Résumé
Inclusive four-jet events produced in proton--proton collisions at a centre-of-mass energy of sqrt{s} = 7 TeV are analysed for the presence of hard double-parton scattering using data corresponding to an integrated luminosity of 37.3 pb^-1, collected with the ATLAS detector at the LHC. The contribution of hard double-parton scattering to the production of four-jet events is extracted using an artificial neural network, assuming that hard double-parton scattering can be approximated by an uncorrelated overlaying of dijet events. For events containing at least four jets with transverse momentum p_T > 20 GeV and pseudorapidity eta < 4.4, and at least one having p_T > 42.5 GeV, the contribution of hard double-parton scattering is estimated to be f_{DPS} = 0.092 ^{+0.005}_{-0.011} (stat.) ^{+0.033}_{-0.037} (syst.). After combining this measurement with those of the inclusive dijet and four-jet cross-sections in the appropriate phase space regions, the effective cross-section, sigma_{eff}, was determined to be sigma_{eff} = 14.9 ^{+1.2}_{-1.0} (stat.) ^{+5.1}_{-3.8} (syst.) mb. This result is consistent within the quoted uncertainties with previous measurements of sigma_{eff}, performed at centre-of-mass energies between 63 GeV and 8 TeV using various final states, and it corresponds to 21^{+7}_{-6}% of the total inelastic cross-section measured at sqrt{s} = 7 TeV. The distributions of the observables sensitive to the contribution of hard double-parton scattering, corrected for detector effects, are also provided UPDATE 29/09/2016: The normalisation of all plots was changed to take into account the bin width correctly. As all distributions have a constant bin width, the change is a trivial overall scaling factor for all distributions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».