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Enregistrement W4312059766 · doi:10.31349/suplrevmexfis.3.040917

Plasma screening and the critical end point in the QCD phase diagram

2022· article· en· W4312059766 sur OpenAlexfundno aff
Alejandro Ayala, B. Almeida, J. J. Cobos-Martínez, Saúl Hernández-Ortíz, L. A. Hernández, Antonio Lebeo Guzmán Raya, María Elena Tejeda-Yeomans

Notice bibliographique

RevueSuplemento de la Revista Mexicana de Física · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueHigh-Energy Particle Collisions Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirección General de Asuntos del Personal Académico, Universidad Nacional Autónoma de MéxicoInstitut Périmètre de physique théoriqueConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaGovernment of CanadaU.S. Department of EnergyUniversidad de SonoraSimons Foundation
Mots-clésPhysicsCrossoverObservableQuantum chromodynamicsQuark–gluon plasmaCritical point (mathematics)HadronPhase diagramParticle physicsBaryonPlasmaPhase transitionPosition (finance)Statistical physicsNuclear physicsPhase (matter)Condensed matter physicsQuantum mechanicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In heavy-ion collisions, fluctuations of conserved charges are known to be sensitive observables to probe criticality for the QCD phase transition and to locate the position of the putative critical end point (CEP). In this work we seek to show that the Linear Sigma Model with quarks produces an effective description of the QCD phase diagram in which deviations from a Hadron Resonance Gas are due to plasma screening effects, encoded in the contribution of the ring diagrams. Accounting for these, it is possible to include in the description the effect of long-range correlations. To set the model parameters we use LQCD results for the crossover transition at vanishing chemical potential. Finally, studying baryon number fluctuations from the model, we show that the CEP can be located within the HADES and/or the lowest end of the NICA energy domain, √ sNN ∼ 2 GeV.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,330 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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