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Enregistrement W4389205921 · doi:10.22215/etd/2023-15763

Energy Calibration in the DEAP-3600 Dark Matter Detector

2023· dissertation· en· W4389205921 sur OpenAlexaff
K. Sobotkiewich

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsDetectorDark matterCalibrationPhotomultiplierScintillatorEnergy (signal processing)Sensitivity (control systems)OpticsPosition (finance)Computational physicsAstrophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DEAP-3600 is a direct dark matter detector using ∼ 3300 kg of liquid argon, located 2 km underground at SNOLAB.It is a single phase liquid argon scintillator using pulse-shape discrimination techniques to remove backgrounds.This allows for the sensitivity required to measure spin-independent interactions with Weakly Interacting Massive Particles (WIMPs), a leading dark matter candidate.Particles entering the detector produce scintillation light which is guided into one of the detector's 255 photomultiplier tubes.Calibration sources for gammas, betas and neutrons are used to obtain the light yield of different event types.The energy of an event is then determined by counting the number of photoelectrons while knowing the associated light yield.In order to properly calibrate the energy measured in the detector, a new corrected energy variable has been developed for the DEAP-3600 analysis using a three year data set.The new energy variable corrects for the number of working photomultiplier tubes and time drift with a RMS uncertainty of 0.096%.The uncertainty of the energy due to position dependence is constrained to be < 3.5% between the center and the edge of the detector.The effect of the energy scale non-linearity has been determined up to ∼ 10 MeV, with the uncertainty constrained to be < 7.3%.The overall residual uncertainty of the measured energy is constrained to be < 8.1%, assuming no correlations between the dependencies.Comparisons between data and Monte Carlo generated events were also done to validate the simulation model.i you are proud of me and I really wish you could see how much I have grown thanks to you.Lastly, Mon Amour, without you I would not have the life that I have now.You mean the world to me and I cannot express enough how much you have changed

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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