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Enregistrement W4375869676 · doi:10.48550/arxiv.2305.03687

Multi-charmed and singled charmed hadrons from coalescence: yields and ratios in different collision systems at LHC

2023· preprint· en· W4375869676 sur OpenAlexaff
Vincenzo Minissale, Salvatore Plumari, Yifeng Sun, Vincenzo Greco

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueHigh-Energy Particle Collisions Research
Établissements canadiensInstitute of Particle Physics
Organismes subventionnairesEuropean CommissionStrong
Mots-clésPhysicsHadronizationHadronNuclear physicsParticle physicsCoalescence (physics)BaryonOmegaLarge Hadron ColliderCharm quark

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study the production of charmed and multi-charmed hadrons in ultra-relativistic Heavy Ion Collisions coupling the transport approach for charm dynamics in the medium to an hybrid hadronization model of coalescence plus fragmentation. In this paper, we mainly discuss the particle yields for single charmed and multi-charmed baryons focusing mainly on the production of $Ξ_{cc}$ and $Ω_{ccc}$. We provide first predictions for PbPb collision in 0-10% centrality class and then we explore the system size dependence through KrKr, to ArAr and OO collisions, planned within the ALICE3 experiment. In these cases, a monotonic behavior for the yields emerges which can be tested in future experimental data. We found about three order of magnitude increase in the production of $Ω_{ccc}$ in PbPb collisions compared with the yield in small collision systems like OO collisions. Furthermore, we investigate the effects on the $Ω_{ccc}$ particle production and spectra coming from the modification of the charm quark distribution due to the different size of the collision systems comparing also to the case of thermalized charm distributions. These results suggest that observation on the $Ω_{ccc}$ spectra and their evolution across system size can give information about the partial thermalization of the charm quark distribution as well as to its wave function width.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,653
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,234
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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