Dipole-coupled heavy-neutral-lepton explanations of the MiniBooNE excess including constraints from MINERvA data
Notice bibliographique
Résumé
We revisit models of heavy neutral leptons (neutrissimos) with transition magnetic moments as explanations of the $4.8\ensuremath{\sigma}$ excess of electronlike events at MiniBooNE. We first reexamine the preferred regions in the model parameter space to explain MiniBooNE, considering also potential contributions from oscillations due to an eV-scale sterile neutrino. We then derive constraints on the model using neutrino-electron elastic scattering data from MINERvA. To carry out these analyses, we have developed a detailed Monte Carlo simulation of neutrissimo interactions within the MiniBooNE and MINERvA detectors using the LeptonInjector framework. This simulation allows for a significantly more robust evaluation of the neutrissimo model compared to previous studies in the literature---a necessary step in order to begin making definitive statements about beyond the Standard Model explanations of the MiniBooNE excess. We find that MINERvA rules out a large region of parameter space, but allowed solutions exist at the $2\ensuremath{\sigma}$ confidence level. A dedicated MINERvA analysis would likely be able to probe the entire region of preference of MiniBooNE in this model.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».