CUTE: A Cryogenic Underground TEst facility at SNOLAB
Notice bibliographique
Résumé
Low-temperature cryogenics open the door for a range of interesting technologies based on features like superconductivity and superfluidity, low-temperature phase transitions or the low heat capacity of non-metals in the milli-Kelvin range. Devices based on these technologies are often sensitive to small energy depositions as can be caused by environmental radiation. The Cryogenic Underground TEst facility (CUTE) at SNOLAB is a platform for testing and operating cryogenic devices in an environment with low levels of background. The large experimental chamber ( <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="m1"><mml:mi mathvariant="script">O</mml:mi></mml:math> (10) L) reaches a base temperature of ∼ 12 mK; it can hold a payload of up to ∼ 20 kg and provides a radiogenic background event rate as low as a few events/kg/keV/day in the energy range below about 100 keV, as well as a negligible muon rate ( <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="m2"><mml:mi mathvariant="script">O</mml:mi></mml:math> 1)/month). CUTE was designed and built in the context of the Super Cryogenic Dark Matter Search experiment (SuperCDMS) that uses cryogenic detectors to search for interactions of dark matter particles with ordinary matter. The facility has been used to test SuperCDMS detectors since its commissioning in 2019. In 2021, it was handed over to SNOLAB to become a SNOLAB user facility after the completion of the testing of detectors for SuperCDMS. The facility will be available for projects that benefit from these special conditions, based on proposals assessed for their scientific and technological merits. This article describes the main design features and operating parameters of CUTE.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».