Enregistrement W4388272081 · doi:10.1103/physrevlett.131.171803

Precise Measurement of the <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"><mml:mrow><mml:msubsup><mml:mrow><mml:mi>D</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mi>s</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mo>+</mml:mo></mml:mrow></mml:msubsup></mml:mrow></mml:math> Lifetime at Belle II

2023· article· lv· W4388272081 sur OpenAlexfundno aff

I. Adachi, L. Aggarwal, H. Aihara, Н. Акопов, A. Aloisio, N. Anh Ky, D. M. Asner, H. Atmacan, T. Aushev, V. Aushev, M. Aversano, V. Babu, H. Bae, S. Bahinipati, P. Bambade, Sw. Banerjee, M. Barrett, J. Baudot, M. Bauer, A. Baur, A. Beaubien, J. Becker, P. K. Behera, J. V. Bennett, F. U. Bernlochner, V. Bertacchi, M. Bertemes, E. Bertholet, M. Bessner, S. Bettarini, B. Bhuyan, F. Bianchi, T. Bilka, D. Biswas, D. Bodrov, A. Bondar, A. Bożek, M. Bračko, P. Branchini, R. A. Briere, T. E. Browder, A. Budano, S. Bussino, M. Campajola, L. Cao, G. Casarosa, C. Cecchi, J. Cerasoli, M.-C. Chang, P. Chang, P. Cheema, V. Chekelian, B. G. Cheon, K. Chilikin, K. Chirapatpimol, H.-E. Cho, K. Cho, S.-K. Choi, S. Choudhury, J. Cochran, L. Corona, S. Das, F. Dattola, S. A. De La Motte, G. de Marino, G. De Nardo, M. De Nuccio, G. De Pietro, R. de Sangro, M. Destefanis, S. Dey, R. Dhamija, A. Di Canto, F. Di Capua, J. Dingfelder, Z. Doležal, I. Domínguez Jiménez, T. V. Dong, M. Dorigo, K. Dort, S. Dreyer, S. Dubey, G. Dujany, P. Ecker, D. Epifanov, P. Feichtinger, D. Ferlewicz, C. Finck, G. Finocchiaro, A. Fodor, F. Forti, A. Frey, B. G. Fulsom, A. Gabrielli, E. Ganiev, M. Garcia-Hernandez, A. Garmash, G. Gaudino, V. Gaur, A. Gaz, A. Gellrich, G. Ghevondyan, D. Ghosh, H. Ghumaryan, G. Giakoustidis, R. Giordano, A. Giri, A. Glazov, B. Gobbo, R. Godang, O. Gogota, P. Goldenzweig, W. Gradl, E. Graziani, D. Greenwald, Z. Gruberová, T. Gu, Y. Guan, K. Gudkova, Y. Han, K. Hayasaka, H. Hayashii, S. Hazra, C. Hearty, I. Heredia-De La Cruz, A. D. Hershenhorn, T. Higuchi, E. Hill, M. Hoek, M. Hohmann, C.-L. Hsu, T. Humair, T. Iijima, K. Inami, N. Ipsita, A. Ishikawa, S. Ito, R. Itoh, M. Iwasaki, P. Jackson, W. W. Jacobs, D. E. Jaffe, E.-J. Jang, Q. P. Ji, S. Jia, Y. Jin, H. Junkerkalefeld, A. B. Kaliyar, J. Kandra, G. Karyan, T. Kawasaki, F. Keil, C. Ketter, C. Kiesling, C. H. Kim, D. Y. Kim, K.-H. Kim, Y.-K. Kim, H. Kindo, K. Kinoshita, P. Kodyš, T. Koga, S. Kohani, K. Kojima, A. Korobov, S. Korpar, R. Kowalewski, T. M. G. Kraetzschmar, P. Križan, P. Krokovny, T. Kuhr, J. Kumar, M. Kumar, R. Kumar, K. Kumara, A. Kuzmin, Y.-J. Kwon, S. Lacaprara, Y.-T. Lai, T. Lam, J. S. Lange, M. Laurenza, R. Leboucher, F. Le Diberder, P. Leitl, D. Levit, P. Lewis, L. K. Li, J. Libby, Q. Y. Liu, Zhiqing Liu, D. Liventsev, S. Longo, T. Lueck, C. Lyu, Yue Ma, M. Maggiora, S. P. Maharana, R. Maiti, S. Maity, R. Manfredi, E. Manoni, M. Mantovano, D. Marcantonio, S. Marcello, C. Mariñas, C. Martellini, A. Martini, T. Martinov, L. Massaccesi, M. Masuda, T. Matsuda, K. Matsuoka, D. Matvienko, S. K. Maurya, J. A. McKenna, R. Mehta, F. Meier, M. Merola, F. Metzner, M. Milesi, C. Miller, M. Mirra, K. Miyabayashi, G. B. Mohanty, N. Molina-Gonzalez, S. Mondal, S. Moneta, H.-G. Moser, M. Mrvar, R. Mussa, I. Nakamura, Y. Nakazawa, A. Narimani Charan, M. Naruki, Z. Natkaniec, A. Natochii, L. Nayak, G. Nazaryan, S. Nishida, H. Ono, F. Otani, E. R. Oxford, P. Pakhlov, G. Pakhlova, A. Paladino, A. Panta, E. Paoloni, S. Pardi, A. Passeri, S. Patra, S. Paul, T. K. Pedlar, I. M. Peruzzi, R. Peschke, R. Pestotnik, F. Pham, M. Piccolo, L. E. Piilonen, T. Podobnik, S. Pokharel, C. Praz, S. Prell, E. Prencipe, M. T. Prim, H. Purwar, P. Rados, G. Raeuber, S. Raiz, M. Reif, S. Reiter, M. Remnev, I. Ripp-Baudot, G. Rizzo, J. M. Roney, A. Rostomyan, N. Rout, G. Russo, S. Sandilya, A. Sangal, L. Šantelj, Y. Sato, V. Savinov, B. Scavino, C. Schmitt, C. Schwanda, A. J. Schwartz, Y. Seino, A. Selce, K. Senyo, J. Serrano, M. E. Sevior, C. Sfienti, W. Shan, X. Shi, T. Shillington, J.-G. Shiu, D. Shtol, A. Sibidanov, F. Simon, R. Sobie, M. Sobotzik, A. Soffer, A. Sokolov, E. Solovieva, S. Spataro, B. Spruck, M. Starič, P. Stavroulakis, Z. S. Stottler, R. Stroili, M. Sumihama, H. Svidras, M. Takahashi, M. Takizawa, U. Tamponi, K. Tanida, F. Tenchini, O. Tittel, D. Tonelli, E. Torassa, K. Trabelsi, I. Tsaklidis, K. Unger, Y. Unno, K. Uno, S. Uno, P. Urquijo, Y. Ushiroda, S. Vahsen, R. van Tonder, K. E. Varvell, M. Veronesi, V. S. Vismaya, L. Vitale, R. Volpe, B. Wach, S. Wallner, E. Wang, M.-Z. Wang, X. L. Wang, Z. Wang, A. Warburton, M. Watanabe, C. Wessel, E. Won, X. P. Xu, B. Yabsley, S. Yamada, W. B. Yan, S. B. Yang, K. Yoshihara, C. Z. Yuan, Y. Yusa, Y. Zhang, V. Zhilich, J. S. Zhou, Q. Zhou, V. Zhukova, R. Žlebčík

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2023

Typearticle

Languelv

DomainePhysics and Astronomy

ThématiqueParticle physics theoretical and experimental studies

Établissements canadiensnon disponible

Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilHigh Energy PhysicsInstitut National de Physique Nucléaire et de Physique des ParticulesAgencia Estatal de InvestigaciónCentro de Investigación y de Estudios Avanzados del Instituto Politécnico NacionalJapan Society for the Promotion of ScienceBundesministerium für Bildung und ForschungMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSeventh Framework ProgrammeOffice of ScienceKorea Research Environment Open NetworkMinistry of Science and Higher Education of the Russian FederationAustralian Research CouncilKorea Institute of Science and TechnologyMinistry of Culture and SportHORIZON EUROPE Marie Sklodowska-Curie ActionsNational Research University Higher School of EconomicsTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma KurumuNational Research FoundationJavna Agencija za Raziskovalno Dejavnost RSNational Key Research and Development Program of ChinaIsrael Science FoundationNational Natural Science Foundation of ChinaNational Research Foundation of KoreaMinistry of Education and Science of the Russian FederationU.S. Department of EnergyAlexander von Humboldt-StiftungKorea Institute of Science and Technology InformationAkademi Sains MalaysiaMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaDepartment of Atomic Energy, Government of IndiaMinisterstvo Školství, Mládeže a TělovýchovyDeutsches Elektronen-SynchrotronGeneralitat ValencianaHelmholtz-GemeinschaftThailand Center of Excellence in PhysicsUnited States-Israel Binational Science FoundationHealth and Safety ExecutiveBundesministerium für Bildung, Wissenschaft und ForschungDeutsche ForschungsgemeinschaftMax-Planck-GesellschaftNational Research Foundation of UkraineNational Institute of InformaticsGrantová Agentura České RepublikyIstituto Nazionale di Fisica NucleareDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, IndiaUniverzita Karlova v PrazeMinistry of Education and Science of UkraineVietnam Academy of Science and TechnologyNatural Science Foundation of Shandong ProvinceCompute CanadaUniversity of TabukNational Science FoundationCanarieIstituto Nazionale di Fisica Nucleare Sezione di Padova

Mots-clésColliderPhysicsMeasure (data warehouse)Distribution (mathematics)Sample (material)Particle physicsComputer scienceData miningMathematicsThermodynamicsMathematical analysis

DOI10.1103/physrevlett.131.171803

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We measure the lifetime of the ${D}_{s}^{+}$ meson using a data sample of $207\text{ }\text{ }{\mathrm{fb}}^{\ensuremath{-}1}$ collected by the Belle II experiment running at the SuperKEKB asymmetric-energy ${e}^{+}{e}^{\ensuremath{-}}$ collider. The lifetime is determined by fitting the decay-time distribution of a sample of $116\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}{10}^{3}$ ${D}_{s}^{+}\ensuremath{\rightarrow}\ensuremath{\phi}{\ensuremath{\pi}}^{+}$ decays. Our result is ${\ensuremath{\tau}}_{{D}_{s}^{+}}=(499.5\ifmmode\pm\else\textpm\fi{}1.7\ifmmode\pm\else\textpm\fi{}0.9)\text{ }\text{ }\mathrm{fs}$, where the first uncertainty is statistical and the second is systematic. This result is significantly more precise than previous measurements.

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)0,002

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002

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: Expérimental (laboratoire)

GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique

Score de désaccord entre enseignants0,011

Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,002	0,002
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,001	0,001
Méta-épidémiologie (sens large)	0,001	0,000
Bibliométrie	0,001	0,002
Études des sciences et des technologies	0,001	0,001
Communication savante	0,002	0,002
Science ouverte	0,001	0,001
Intégrité de la recherche	0,002	0,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,011	0,006

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 Opus0,021

Tête enseignante GPT0,254

Écart entre enseignants0,233 · 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

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

Citations4

Publié2023

Routes d'admission1

Résumé présentoui

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