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Enregistrement W4311346260 · doi:10.1088/1742-6596/2391/1/011001

Preface

2022· article· en· W4311346260 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle Detector Development and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsTimelineNeutrinoPhysics beyond the Standard ModelWIMPDark matterColliderParticle physicsNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

These are the proceedings of the “New Scientific Opportunities at the TRIUMF ARIEL e-linac” workshop, which took place at TRIUMF laboratory, in Vancouver, Canada, May 25-27, 2022. The workshop was a hybrid of in-person and online attendance via Zoom, gathering together theorists and experimentalists with shared interests in MeV-scale physics at the intensity frontier, in order to stimulate ideas and collaboration for novel applications of new, high-intensity, modest-energy accelerators like the ARIEL e-Linac. While the LHC and its large detector collaborations continue to seek BSM physics at the energy frontier, and increasingly large subterranean detectors probe neutrino and dark matter signals with greater and greater sensitivities, the increasing scale of these experiments represents a substantial undertaking, in terms of cost and timeline. These have yielded important results, confirming the existence of the Higgs and furthering our understanding of neutrino dynamics, but they have not yet provided a clear view of what lies beyond the Standard Model. The prevailing expectations of the previous decades—minimal supersymmetry, WIMP-based dark matter—have not yet been observed. A complementary experimental thrust in the quest for new physics is to probe lower energy scales at the intensity and precision frontiers. Such experiments can be mounted more nimbly, and in parallel, to focus on different reported anomalies as lampposts, to improve precision in places where new physics may lurk, and to test new classes of BSM physics that may arise at those energies. With no definitive guidance on the form an underlying theory must take, this is an increasingly appealing approach to the search. Modern accelerator designs can provide higher and higher beam currents, achieving high luminosities without the need for thick targets, unlocking new experimental avenues. Energy Recovery Linacs (ERLs) at the sub-GeV scale are a particularly exciting emerging platform, with a series of machines at various levels of development, including the planned upgrade for ARIEL, the MESA accelerator complex currently under construction, and the planned PERLE facility. The articles in these proceedings showcase the experimental avenues now being explored, or which could be undertaken at ARIEL and similar-scale accelerators, as well as theoretical studies in these regimes, and the status of accelerators that will enable these and future experiments that aim to address current anomalies and outstanding questions in particle and nuclear physics. The workshop was funded by the Gordon and Betty Moore Foundation, to which the organizing committee give their sincere thanks. Jan Bernauer (CFNS, Stony Brook University and RIKEN BNL Research Center) Ross Corliss (CFNS, Stony Brook University) Michael Hasinoff (University of British Columbia) Rituparna Kanungo (Saint Mary’s University) Jeffery Martin (University of Winnipeg) Richard Milner (Massachusetts Institute of Technology) Katherine Pachal (TRIUMF) Stanley Yen (TRIUMF)

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,629
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6290,492

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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