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Enregistrement W4413838767 · doi:10.24908/iqurcp19804

Sensor Calibration Using Americium-Aluminum in the NEWS-G Experiment at SNOLAB

2025· article· en· W4413838767 sur OpenAlexaffvenue
Qwin Goodwin

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle Detector Development and Performance
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalibrationAluminiumAmericiumEnvironmental scienceMaterials scienceNuclear engineeringRadiochemistryChemistryPhysicsMetallurgyEngineeringPlutonium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The new experiments with spheres - gas (NEWS-G) experiment is an international collaboration working with spherical gas detectors. The detector works by filling a sphere with a concentrated gas and placing a multi-anode sensor inside the sphere. When a particle interacts with the gas, the gas gets ionized, and an ionization electron is created. When a high voltage is applied to the anodes on the sensor, the ionization electron is attracted to the anodes. Once the electron reaches an anode, it can be detected. Ideally, a light dark matter particle would interact with the gas and be detected. In this experiment, the sensor at NEWS-G in SNOLAB had broken and needed to be replaced. To replace the broken sensor, the experiment required that a new sensor be calibrated to ensure it was working properly. The new sensor was calibrated at Queen's University using an americium-aluminum source which emitted X-rays of known energy levels. By placing the source on different parts of the sphere, each anode can be tested, and the results from each anode can be analyzed. After reviewing all the collected data, it was found that a few of the anodes had gain differences, likely due to the anode not being centered on the wire to which it was connected. All of the anodes detected the source, seeing similar results, and it was determined that the sensor was functional enough to be used in the NEWS-G experiment at SNOLAB.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,684

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,280 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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'admission2
Résumé présentoui

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