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Enregistrement W4407161043 · doi:10.1007/978-3-031-88933-2_18

An Overview of the DUNE Far Detectors

2025· book-chapter· en· W4407161043 sur OpenAlexfundno aff
L. Haegel

Notice bibliographique

RevueSpringer proceedings in physics · 2025
Typebook-chapter
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFermilabInstitut National de Physique Nucléaire et de Physique des ParticulesScience and Technology Facilities CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHorizon 2020 Framework ProgrammeOffice of ScienceMinisterio de Ciencia e InnovaciónFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoEuropean Regional Development FundU.S. Department of EnergyEuropean CommissionCentre National de la Recherche ScientifiqueJunta de AndalucíaFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de GoiásNational Science FoundationRoyal SocietyXunta de GaliciaCERNFundação para a Ciência e a TecnologiaFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungUK Research and Innovation
Mots-clésComputer scienceDetectorRemote sensingGeologyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Deep Underground Neutrino Experiment (DUNE) is a long-baseline neutrino oscillation experiment currently in construction and expected to take data in late 2020s. In order to explore a wide range of physics, from precise measurements of the neutrino oscillation parameters to proton decay and supernova neutrino detection, a muon (anti)neutrino beam will be produced in Fermilab (USA). Oscillations towards electron and tau (anti)neutrinos will be observed in a far detector complex located 1300 km further, in the Sanford Underground Research Facility (USA). In the first phase, this complex will hold two 17 kTon detectors consisting of time-projection chambers (TPC) filled with liquid argon. This proceeding describes the design of those two far detectors, combining fine-grained tracking calorimetric and light information enables an accurate reconstruction of the charged of neutrino interactions in liquid argon.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,933
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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