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Enregistrement W4387220074 · doi:10.31349/suplrevmexfis.4.021109

Core-corona approach to describe hyperon global polarization in semi-central relativistic heavy-ion collisions

2023· article· en· W4387220074 sur OpenAlexfundno aff
Alejandro Ayala, I. Domínguez Jiménez, I. Maldonado Cervantes, María Elena Tejeda-Yeomans

Notice bibliographique

RevueSuplemento de la Revista Mexicana de Física · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueHigh-Energy Particle Collisions Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut Périmètre de physique théoriqueJoint Institute for Nuclear ResearchConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésPhysicsPolarization (electrochemistry)HyperonCollisionComputational physicsAtomic physicsNucleonChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report on the core-corona model developed to describe the main features of hyperon global polarization in semicentral relativistic heavy-ion collisions as a function of the collision energy. We first neglect the contribution to polarization from hyperons produced in the corona. In this scenario, the global polarization turns out to be described by a delicate balance between the vorticity-to-spin transferring reactions in the core and the predominance of corona over core matter at low energies. We show how this last feature provides a key ingredient missing in our original model that helps to better describe the excitation function for Λ and Λ global polarization. To improve the description, we then introduce the contribution to the global polarization coming from the transverse polarization of Λs produced in the corona, which is hereby assumed to be similar to the well-known polarization produced in p + p reactions. The results show a small positive contribution to the global polarization, however they are not yet conclusive due to the small size of the MC sample used in the analysis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,295 · 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'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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