Search for new phenomena with top-quark pairs and large missing transverse momentum using 140 $\mathrm{fb}^{-1}$ of $pp$ collision data at $\sqrt{s}=13$ TeV with the ATLAS detector
Notice bibliographique
Résumé
A search is conducted for new phenomena in events with a top quark pair and large missing transverse momentum, where the top quark pair is reconstructed in final states with one isolated electron or muon and multiple jets. The search is performed using the Large Hadron Collider proton--proton collision data sample at a centre-of-mass energy of $\sqrt{s}=13$ TeV recorded by the ATLAS detector that corresponds to an integrated luminosity of 140 fb$^{-1}$. An analysis based on neural network classifiers is optimised to search for directly produced pairs of supersymmetric partners of the top quark (stop), and to search for spin-0 mediators, produced in association with a pair of top quarks, that decay into dark-matter particles. In the stop search, the analysis is designed to target models in which the mass difference between the stop and the neutralino from the stop decay is close to the top quark mass. This new search is combined with previously published searches in final states with different lepton multiplicities. No significant excess above the Standard Model background is observed, and limits at 95% confidence level are set. Models with neutralinos with masses up to 570 GeV are excluded, while for small neutralino masses models are excluded for stop masses up to 1230 GeV. Scalar (pseudoscalar) dark matter mediator masses as large as 350 (370) GeV are excluded when the coupling strengths of the mediator to Standard Model and dark-matter particles are both set to one. At lower mediator masses, models with production cross-sections as small as 0.15 (0.16) times the nominal predictions are excluded. Results of this search are also used to set constraints on effective four-fermion contact interactions between top quarks and neutrinos.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».