Role of deexcitation in the final-state interactions of protons in neutrino-nucleus interactions
Notice bibliographique
Résumé
Present and next generation of long-baseline accelerator experiments are bringing the measurement of neutrino oscillations into the precision era with ever-increasing statistics. One of the most challenging aspects of achieving such measurements is developing relevant systematic uncertainties in the modeling of nuclear effects in neutrino-nucleus interactions. To address this problem, state-of-the-art detectors are being developed to extract detailed information about all particles produced in neutrino interactions. To fully profit from these experimental advancements, it is essential to have reliable models of propagation of the outgoing hadrons through nuclear matter able to predict how the energy is distributed between all the final-state observed particles. In this article, we investigate the role of nuclear deexcitation in neutrino-nucleus scattering using two Monte Carlo cascade models: NuWro and INCL coupled with the deexcitation code ABLA. The ablation model ABLA is used here for the first time to model deexcitation in neutrino interactions. As input to ABLA, we develop a consistent simulation of nuclear excitation energy tuned to electron-scattering data. The paper includes the characterization of the leading proton kinematics and of the nuclear cluster production during cascade and deexcitation. The observability of nuclear clusters as vertex activity and their role in a precise neutrino energy reconstruction is quantified.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».