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Enregistrement W6901778658 · doi:10.60692/nwsxc-r1713

Measurement of the double-differential high-mass Drell-Yan cross section in pp collisions at s = 8 $$ \sqrt{s}=8 $$ TeV with the ATLAS detector

2016· article· en· W6901778658 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle physics theoretical and experimental studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitute of Particle PhysicsUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectroweak interactionLeptonPseudorapidityPartonRapidityLarge Hadron ColliderMuonInvariant massAtlas (anatomy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a measurement of the double-differential cross section for the Drell-Yan Z/γ ∗ → ℓ + ℓ − and photon-induced γγ → ℓ + ℓ − processes where ℓ is an electron or muon. The measurement is performed for invariant masses of the lepton pairs, m ℓℓ, between 116 GeV and 1500 GeV using a sample of 20.3 fb−1 of pp collisions data at centre-of-mass energy of $$ \sqrt{s}=8 $$ TeV collected by the ATLAS detector at the LHC in 2012. The data are presented double differentially in invariant mass and absolute dilepton rapidity as well as in invariant mass and absolute pseudorapidity separation of the lepton pair. The single-differential cross section as a function of m ℓℓ is also reported. The electron and muon channel measurements are combined and a total experimental precision of better than 1% is achieved at low m ℓℓ. A comparison to next-to-next-to-leading order perturbative QCD predictions using several recent parton distribution functions and including next-to-leading order electroweak effects indicates the potential of the data to constrain parton distribution functions. In particular, a large impact of the data on the photon PDF is demonstrated.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,212
Écart entre enseignants0,193 · 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'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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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