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Enregistrement W6910729247 · doi:10.48550/arxiv.nucl-th/0209089

The Mini-Jet Scale and Energy Loss at RHIC in the HIJING and RQMD Models

2002· preprint· en· W6910729247 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2002
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueHigh-Energy Particle Collisions Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiplicity (mathematics)Scale (ratio)Energy (signal processing)Quenching (fluorescence)High energy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The original default mini-jet scale p_0=2 GeV/c and energy loss, dE/dx=2 GeV/fm in HIJING lead to a too rapid growth of the multiplicity with energy. RQMD model without mini-jet leads on the other hand to a too slowly increasing multiplicity with energy. We show that a slight increase of p_0 from the default 2.0 GeV/c at sqrt(s)=130A GeV to 2.2 GeV/c at sqrt{s}=200A GeV is sufficient to account for the bulk observables. Jet quenching of pi^0 above p_T>4 GeV/c at 200A GeV is found to be well reproduced in central Au+Au by the original HIJING default prediction. However, the effective surface emission in the HIJING model formulation of energy loss over-predicts the quenching in more peripheral collisions. Neither HIJING nor HIJING/B{bar}B can account for the observed anomalous excess of moderate p_T<4 GeV/c baryons. The agreement of RQMD with data in this p_T region is shown to be fortuitous because, without mini-jets, it fails to reproduce the p+p spectrum.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,137 · 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
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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