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Enregistrement W4410977124 · doi:10.48550/arxiv.2505.04409

Data Release: Measurement of neutron production in atmospheric neutrino interactions at Super-Kamiokande

2025· preprint· en· W4410977124 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueWhite Rose Research Online (University of Leeds, The University of Sheffield, University of York) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNeutrino Physics Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNuclear PhysicsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInstitute for Basic ScienceMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyJapan Society for the Promotion of ScienceHorizon 2020 Framework ProgrammeScience and Technology Facilities CouncilNational Research FoundationU.S. Department of EnergyEuropean CommissionWestern Canada Research GridNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science FoundationCompute CanadaNational Research Foundation of Korea
Mots-clésSuper-KamiokandeNeutronProduction (economics)NeutrinoPhysicsNuclear physicsEnvironmental scienceParticle physicsSolar neutrinoNeutrino oscillationEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This data release accompanies the article ["Measurement of neutron production in atmospheric neutrino interactions at Super-Kamiokande"](https://arxiv.org/abs/2505.04409). The data provided here includes observed average neutron multiplicity in atmospheric neutrino interactions at Super-Kamiokande (SK) as a function of the event's visible energy, along with model predictions using various combinations of final-state interaction (FSI) models and secondary hadron interaction models. For details on the data selection and compared models, please refer to the associated article on [arXiv](https://arxiv.org/abs/2505.04409). Files Included: 1. `x_bin_edges.txt`:Contains the x bin edges for all data, formatted as a list, which is equivalent to `np.logspace(np.log10(30), 4, 51)` in `numpy`. The bin edges are common for all event types included in the two comma-delimited csv files below. 2. `data_observations.csv`:Contains the observed SK data. - `event_type`: (`all`, `sr`, `mr`) - `all`: All events that pass the selection criteria. - `sr`: Single-ring events only. - `mr`: Multi-ring events only. - `x_bin_id`: Bin ID to match between data observations and model predictions. - `x_bin_center`: Mean value of visible energy for events in the x bin. - `y_nmult_est`: Average estimated neutron multiplicity for events in the x bin. Data includes estimated y errors: - `yerr_total`: Total uncertainty for the observed `y_nmult_est`, calculated as the L2 norm of the following uncertainty components. - `yerr_stat`: Statistical uncertainty. - `yerr_effscale`: Systematic uncertainty due to uncertainty in neutron signal efficiency scale (assumed to be fully correlated across all bins) - `yerr_other`: Other systematic uncertainties (assumed to be independent and uncorrelated across bins) 3. `model_predictions.csv`:Contains various model predictions for comparison with the observed data. - `fsi_model`: FSI model used within neutrino event generators: (`"neut_5.4.0"`, `"neut_5.6.3"`, `"genie_ha"`, `"genie_hn"`, `"genie_bert"`, `"genie_incl"`) - `sec_model`: Secondary hadron-nucleus interaction model used within detector simulators: (`"sk45_default"`, `"sk6_default"`, `"g3_gcalor"`, `"g4_bert"`, `"g4_bert_pc"`, `"g4_incl_pc"`) ---

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0570,047

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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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