The performance of the New Small Wheel of the ATLAS detector in the heart of LHC Run-3
Notice bibliographique
Résumé
During the second long shutdown of the Large Hadron Collider (LHC) at CERN, the most important upgrade within the ATLAS experiment was the replacement of the two inner endcap stations of the Muon Spectrometer (MS), with the New Small Wheel (NSW). Consisting of two novel detector technologies, the small-strip Thin Gap Chambers (sTGC) and the resistive strips Micromegas (MM), the NSW is targeting the rejection of fake muons at the endcap region between pseudorapidity 1 . 3 < | η | < 2 . 4 . Furthermore, thanks to the excellent muon tracking and the improved triggering capability NSW contributes to the identification of muons coming from the interaction point with high precision. Following an extensive effort to finalise the commissioning of the new detectors, both technologies were integrated successfully into the ATLAS data acquisition, reconstruction and simulation, and in 2024 they were also fully integrated into the ATLAS trigger, offering a significant reduction of the ATLAS Level-1 trigger rate and further reducing the readout dead-time. Despite the demanding challenges and increased luminosity delivered by LHC, the ATLAS NSW completed important milestones and now demonstrates its readiness towards the end of the Run-3 data-taking period of LHC. These proceedings will present an overview of the advances made within 2024, followed by a brief report of the NSW performance in terms of tracking and triggering, using data recorded from proton–proton collisions at 13.6 TeV .
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».