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Enregistrement W4392487630 · doi:10.1103/physrevd.109.112018

Improved modeling of detector response effects in phonon-based crystal detectors used for dark matter searches

2024· preprint· en· W4392487630 sur OpenAlexafffund
M. J. Wilson, A. Zaytsev, B. von Krosigk, I. Alkhatib, M. L. Buchanan, R. Chen, M. D. Diamond, E. Figueroa‐Feliciano, S. A. S. Harms, Z. Hong, K. T. Kennard, Noah Kurinsky, R. Mahapatra, N. Mirabolfathi, V. Novati, Mark Platt, R. Ren, A. Sattari, B. Schmidt, S. Zatschler, E. Zhang, A. Zuniga

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D/Physical review. D. · 2024
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSLAC National Accelerator LaboratoryNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlliance de recherche numérique du CanadaDeutsche ForschungsgemeinschaftHigh Energy PhysicsU.S. Department of EnergyCanada First Research Excellence FundNational Science Foundation
Mots-clésDark matterDetectorPhysicsPhononCrystal (programming language)Particle physicsComputer scienceOpticsCondensed matter physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Various dark matter search experiments employ phonon-based crystal detectors operated at cryogenic temperatures. Some of these detectors, including certain silicon detectors used by the SuperCDMS Collaboration, are able to achieve single-charge sensitivity when a voltage bias is applied across the detector. The total amount of phonon energy measured by such a detector is proportional to the number of electron-hole pairs created by the interaction. However, crystal impurities and surface effects can cause propagating charges to either become trapped inside the crystal or create additional unpaired charges, producing nonquantized measured energy as a result. A new analytical model for describing these detector response effects in phonon-based crystal detectors is presented. This model improves upon previous versions by demonstrating how the detector response, and thus the measured energy spectrum, is expected to differ depending on the source of events. We use this model to extract detector response parameters for SuperCDMS HVeV detectors, and illustrate how this robust modeling can help statistically discriminate between sources of events in order to improve the sensitivity of dark matter search experiments.

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)0,005
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,360 · 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
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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