Search for pairs of highly collimated photon-jets in $pp$ collisions at $\sqrt{s}$ = 13 TeV with the ATLAS detector
Notice bibliographique
Résumé
CERN-LHC. Search for the pair production of photon-jets---collimated groupings of photons---with the ATLAS detector. Highly collimated photon-jets can arise from the decay of new, highly boosted particles that can decay to multiple photons collimated enought to be identified in the electromagnetic calorimeter as a single, photon-like energy cluster. Data from proton–proton collisions at a centre-of-mass energy of 13 TeV, corresponding to an integrated luminosity of 36.7 fb$^{-1}$, were collected in 2015 and 2016. Upper limits are placed on $\sigma\times \mathcal{B}(X\rightarrow aa)\times \mathcal{B}(a\rightarrow\gamma\gamma)^2$ and $\sigma\times \mathcal{B}(X\rightarrow aa)\times \mathcal{B}(a\rightarrow 3\pi^0)^2$ for 200 GeV < $m_X$ < 2TeV and $m_a$ < 10 GeV. Tables 8 to 35 are provided to allow the recasting of the cross-section upper limits to different signal models predicting final states with photon-jets. These tables present the selection efficiency (before categorisation) $\varepsilon_{\gamma_R}(E_\mathrm{T},\eta)$ for reconstructed photons originating from a photon-jet, and the fraction $f_{\gamma_R}(E_\mathrm{T},\eta)$ of reconstructed photons with a value of the shower shape variable $\Delta E$ lower than the threshold. The fiducial region is defined as: - $E_\mathrm{T,1}>0.4\times m_X$ - $E_\mathrm{T,2}>0.3\times m_X$ - $|\eta_i| < 2.37 (i=1,2)$ (excluding $1.37 < |\eta_i| <1.52$) where $E_\mathrm{T,1}, \eta_1$ ($E_\mathrm{T,2}, \eta_2$) are the transverse energy and the pseudorapidity of the $a$ particle with the higher (the lower) transverse energy, respectively. For a resonance particle $X$ decaying into a pair of photon-jets via $X\rightarrow aa$, the total selection efficiency, $\varepsilon$, and the fraction of events in the low-$\Delta E$ category, $f$, can be computed by integrating over the p.d.f. of $(E_\mathrm{T,1},\eta_1,E_\mathrm{T,2},\eta_2)$ with the following procedure: - apply the fiducial cuts to the two $a$ particles - compute $\varepsilon$ from the integration of $\varepsilon_{\gamma_R}(E_\mathrm{T,1},\eta_1) \cdot \varepsilon_{\gamma_R}(E_\mathrm{T,2},\eta_2)$ - compute $f$ from the integration of $\varepsilon_{\gamma_R}(E_\mathrm{T,1},\eta_1) \cdot \varepsilon_{\gamma_R}(E_\mathrm{T,2},\eta_2) \cdot f_{\gamma_R}(E_\mathrm{T,1},\eta_1) \cdot f_{\gamma_R}(E_\mathrm{T,2},\eta_2)$ divided by $\varepsilon$ With the resulting value of $f$ for a given value of $m_X$, the 95% CL observed upper limit on the visible cross-section (i.e. $\sigma\times \mathcal{B}\times\varepsilon$) can be taken from Table 7, which is considered to be model-independent. The corresponding upper limit on the cross-section times branching ratios, $\sigma \times \mathcal{B}$, can be computed by dividing the obtained visible cross-section by $\varepsilon$. The estimation procedure described above is validated by comparing the results for the benchmark signal scenario decaying via $X\rightarrow aa\rightarrow 4\gamma$ with the results presented in the paper (i.e. Table 3). It is found that the two results agree within 20%, and the result with the estimation procedure described above gives lower values. The main difference is found for large values of the mass ratio, $0.005
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».