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Enregistrement W4361864004 · doi:10.1140/epjc/s10052-023-11837-9

New techniques for jet calibration with the ATLAS detector

2023· preprint· en· W4361864004 sur OpenAlexfundno aff
ATLAS Collaboration

Notice bibliographique

RevueThe European Physical Journal C · 2023
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle physics theoretical and experimental studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Social FundFundação para a Ciência e a TecnologiaInstitut National de Physique Nucléaire et de Physique des ParticulesAgencia Nacional de Promoción Científica y TecnológicaScience and Technology Facilities CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloCentre National pour la Recherche Scientifique et TechniqueCentre National de la Recherche ScientifiqueMax-Planck-GesellschaftIsrael Science FoundationBundesministerium für Wissenschaft, Forschung und WirtschaftAustrian Science FundEuropean Regional Development FundBundesministerium für Bildung und ForschungMinisterstvo Školství, Mládeže a TělovýchovyJapan Society for the Promotion of ScienceConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoU.S. Department of EnergyNational Natural Science Foundation of ChinaFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsJavna Agencija za Raziskovalno Dejavnost RSSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekAgence Nationale de la RechercheCERNDeutsche ForschungsgemeinschaftMinisterio de Ciencia e InnovaciónEuropean CommissionDanmarks GrundforskningsfondAlexander von Humboldt-StiftungBritish Columbia Knowledge Development FundTürkiye Enerji, Nükleer ve Maden Araştırma KurumuNational Science FoundationCompute CanadaCanarie
Mots-clésPhysicsAtlas (anatomy)Large Hadron ColliderCalibrationJet (fluid)Nuclear physicsCalorimeter (particle physics)LuminosityATLAS experimentDetectorParticle physicsTransverse planeComputational physicsAstrophysicsOpticsMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A determination of the jet energy scale is presented using proton–proton collision data with a centre-of-mass energy of $$\sqrt{s}=13$$ s = 13 TeV, corresponding to an integrated luminosity of 140 fb $$^{-1}$$ - 1 collected using the ATLAS detector at the LHC. Jets are reconstructed using the ATLAS particle-flow method that combines charged-particle tracks and topo-clusters formed from energy deposits in the calorimeter cells. The anti- $$k_\textrm{t}$$ k t jet algorithm with radius parameter $$R=0.4$$ R = 0.4 is used to define the jet. Novel jet energy scale calibration strategies developed for the LHC Run 2 are reported that lay the foundation for the jet calibration in Run 3. Jets are calibrated with a series of simulation-based corrections, including state-of-the-art techniques in jet calibration such as machine learning methods and novel in situ calibrations to achieve better performance than the baseline calibration derived using up to 81 fb $$^{-1}$$ - 1 of Run 2 data. The performance of these new techniques is then examined in the in situ measurements by exploiting the transverse momentum balance between a jet and a reference object. The b -quark jet energy scale using particle flow jets is measured for the first time with around 1% precision using $$\gamma $$ γ +jet events.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,256 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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