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Enregistrement W4388717807 · doi:10.48550/arxiv.2311.07704

Cosmic-ray searches with the MATHUSLA detector

2023· preprint· en· W4388717807 sur OpenAlexfundno aff
C. Alpigiani, J. C. Arteaga-Velázquez, Daniela Blanco-Lira, D. Boscherini, K. S. Caballero‐Mora, P. Camarri, R. Cardarelli, Dennis Cazar Ramírez, G. Di Sciascio, A. Fernández Téllez, H. J. Lubatti, Oscar G. Morales-Olivares, Piter A. Paye Mamani, David Rivera Rangel, M. Rodríguez Cahuantzi, Rinaldo Santonico, Martin Alfonso Subieta Vázquez

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle Detector Development and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlliance de recherche numérique du CanadaNational Science Foundation
Mots-clésCosmic rayDetectorPhysicsAir showerLarge Hadron ColliderMeasure (data warehouse)Range (aeronautics)Bar (unit)Nuclear physicsCOSMIC cancer databaseOpticsAstrophysicsAerospace engineeringMeteorologyComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The performance of the proposed MATHUSLA detector as an instrument for studying the physics of cosmic rays by measuring extensive air showers is presented. The MATHUSLA detector is designed to observe and study the decay of long-lived particles produced at the pp interaction point of the CMS detector at CERN during the HL-LHC data-taking period. The proposed MATHUSLA detector will be composed of many layers of long scintillating bars that cannot measure more than one hit per bar and correctly report the hit coordinate in case of multiple hits. This study shows that adding a layer of RPC detectors with both analogue and digital readout significantly enhances the capabilities of MATHUSLA to measure the local densities and arrival times of charged particles at the front of air showers. We discuss open issues in cosmic-ray physics that the proposed MATHUSLA detector with an additional layer of RPC detectors could address and conclude by comparing with other air-shower facilities that measure cosmic rays in the PeV energy range.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,104 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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