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Enregistrement W4322760318 · doi:10.48550/arxiv.2302.14639

Precision Measurement of the Specific Activity of $^{39}$Ar in Atmospheric Argon with the DEAP-3600 Detector

2023· preprint· en· W4322760318 sur OpenAlexafffund
Prabal Adhikari, Rahaf Ajaj, M. Alpízar-Venegas, P. Amaudruz, James Anstey, G. R. Araujo, D. J. Auty, M.N. Baldwin, M. Batygov, B. Beltrán, H. Benmansour, C. E. Bina, J. Bonatt, W. Bonivento, M. G. Boulay, B. Broerman, J. F. Bueno, P. M. Burghardt, A. Butcher, M. Cadeddu, B. Cai, Miguel Cárdenas‐Montes, S. Cavuoti, M. Chen, Y. Chen, S. Choudhary, B. T. Cleveland, J. M. Corning, R. Crampton, D. Cranshaw, S. Daughtery, P. DelGobbo, K. Dering, P. Di Stefano, J. DiGioseffo, G. Dolganov, L. Doria, F. A. Duncan, M. Dunford, E. Ellingwood, A. Erlandson, S. S. Farahani, N. Fatemighomi, G. Fiorillo, A. Flower, R. Ford, R. Gagnon, D. Gallacher, P. García Abia, S. Garg, P. Giampa, A. Giménez-Alcázar, D. Goeldi, V. V. Golovko, P. Gorel, K. Graham, D. R. Grant, A. Grobov, A. L. Hallin, M. Hamstra, P. J. Harvey, S. Haskins, C. Hearns, J. Hu, J. Hucker, T. Hugues, A. Ilyasov, B. Jigmeddorj, C. J. Jillings, A. Joy, O. Kamaev, G. Kaur, A. Kemp, M. Kuźniak, F. La Zia, M. Laí, S. Langrock, B. Lehnert, A. Leonhardt, J. LePage-Bourbonnais, N. Levashko, J. Lidgard, T. Lindner, M. Lissia, James A. Lock, I. Machulin, Peter Majewski, Apexa Maru, James Mason, A. B. McDonald, Thomas McElroy, T. McGinn, Joseph McLaughlin, R. Mehdiyev, C. Mielnichuk, L. Mirasola, J. Monroe, Philippe Nadeau, C. Nantais, C. Ng, A. J. Noble, E. O’Dwyer, G. Oliviéro, C. Ouellet, Sanjoy Kumar Pal, D. Papi, P. Pasuthip, S. J. M. Peeters, M. G. Perry, V. Pesudo, E. Picciau, M.-C. Piro, T. R. Pollmann, F. Rad, E. T. Rand, C. Rethmeier, F. Retière, I. Rodríguez-García, Leszek Roszkowski, J. B. Ruhland, R. Santorelli, F. G. Schuckman, N. Seeburn, S. Seth, V. Shalamova, K. Singhrao, P. Skensved, N.J.T. Smith, B. C. Smith, K. Sobotkiewich, T. Sonley, J. Sosiak, J. Soukup, R. Stainforth, Connor Stone, V. Strickland, M. Stringer, B. Sur, J. Tang, E. Vázquez-Jáuregui, L. M. Veloce, S. Viel, B. Vyas, M. Walczak, J. Walding, M. Ward, S. Westerdale, J. L. Willis, A. Zuñiga-Reyes

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensCanadian Nuclear LaboratoriesLaurentian UniversityUniversity of AlbertaSnolabQueen's UniversityCarleton UniversityTRIUMFArthur B. McDonald-Canadian Astroparticle Physics Research Institute
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities CouncilDirección General de Asuntos del Personal Académico, Universidad Nacional Autónoma de MéxicoNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSouth East Physics NetworkAlliance de recherche numérique du CanadaLeibniz-GemeinschaftRussian Science FoundationMinisterio de Ciencia e InnovaciónComunidad de MadridConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaCanada First Research Excellence FundQueen's UniversityEuropean Regional Development FundFundacja na rzecz Nauki PolskiejEuropean CommissionFundación Marcos MoshinskyLeverhulme TrustMinistry of Advanced Education, Government of AlbertaOntario Ministry of Research and InnovationUniversity of Alberta
Mots-clésArgonDetectorPhysicsAtmosphere (unit)Atmospheric pressureAnalytical Chemistry (journal)ChemistryOpticsAtomic physicsEnvironmental chemistryMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The specific activity of the beta decay of $^{39}$Ar in atmospheric argon is measured using the DEAP-3600 detector. DEAP-3600, located 2 km underground at SNOLAB, uses a total of (3269 $\pm$ 24) kg of liquid argon distilled from the atmosphere to search for dark matter. This detector with very low background uses pulseshape discrimination to differentiate between nuclear recoils and electron recoils and is well-suited to measure the decay of $^{39}$Ar. With 167 live-days of data, the measured specific activity at the time of atmospheric extraction is [0.964 $\pm$ 0.001 (stat) $\pm$ 0.024 (sys)] Bq/kg$_{\rm atmAr}$ which is consistent with results from other experiments. A cross-check analysis using different event selection criteria provides a consistent result.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,118 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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