MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6887635392 · doi:10.17182/hepdata.149530

A statistical combination of ATLAS Run 2 searches for charginos and neutralinos at the LHC

2024· other· en· W6887635392 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueArchive ouverte UNIGE (University of Geneva) · 2024
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE Marie Sklodowska-Curie ActionsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAgencia Nacional de Promoción Científica y TecnológicaInstitut National de Physique Nucléaire et de Physique des ParticulesHorizon 2020 Framework ProgrammeEuropean Social FundGeneralitat de CatalunyaAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloNarodowa Agencja Wymiany AkademickiejBundesministerium für Wissenschaft, Forschung und WirtschaftGeneralitat ValencianaAustrian Science FundConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoNational Natural Science Foundation of ChinaMinisterstvo Školství, Mládeže a TělovýchovyCHIST-ERAAgence Nationale de la RechercheEuropean CommissionNational Science FoundationTRIUMFRoyal SocietyFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloCERNCentres de Recerca de CatalunyaLeverhulme Trust
Mots-clésCharginoLarge Hadron ColliderAtlas (anatomy)ATLAS experimentAtlas detectorSupersymmetryBosonMissing energy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Statistical combinations of searches for charginos and neutralinos using various decay channels are performed using $139\,$fb$^{-1}$ of pp collision data at $\sqrt{s}$=13 TeV with the ATLAS detector at the Large Hadron Collider. Searches targeting pure-wino chargino pair production, pure-wino chargino-neutralino production, or higgsino production decaying via Standard Model W, Z, or h bosons are combined to extend the mass reach to the produced SUSY particles by 30-100 GeV. The depth of the sensitivity of the original searches is also improved by the combinations, lowering the 95% CL cross-section upper limits by 15%-40%.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 GPT0,235
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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArchive ouverte UNIGE (University of Geneva)Travaux en français237 207