MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6920397206 · doi:10.60692/qcehb-pnv06

Muon reconstruction performance of the ATLAS detector in proton–proton collision data at $$\sqrt{s}$$ s =13 TeV

2016· article· en· W6920397206 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-clésLarge Hadron ColliderMuonAtlas (anatomy)CollisionDetectorMomentum (technical analysis)Phase space

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article documents the performance of the ATLAS muon identification and reconstruction using the LHC dataset recorded at $$\sqrt{s} = 13$$ TeV in 2015. Using a large sample of $$J/\psi \rightarrow \mu \mu $$ and $$Z\rightarrow \mu \mu $$ decays from 3.2 fb $$^{-1}$$ of pp collision data, measurements of the reconstruction efficiency, as well as of the momentum scale and resolution, are presented and compared to Monte Carlo simulations. The reconstruction efficiency is measured to be close to $$99~\%$$ over most of the covered phase space ( $$|\eta |<2.5$$ and $$5 < p_{\mathrm {T}} < 100$$ GeV). The isolation efficiency varies between 93 and $$100~\%$$ depending on the selection applied and on the momentum of the muon. Both efficiencies are well reproduced in simulation. In the central region of the detector, the momentum resolution is measured to be $$1.7~\%$$ ( $$2.3~\%$$ ) for muons from $$J/\psi \rightarrow \mu \mu $$ ( $$Z\rightarrow \mu \mu $$ ) decays, and the momentum scale is known with an uncertainty of $$0.05~\%$$ . In the region $$|\eta |>2.2$$ , the $$p_{\mathrm {T}} $$ resolution for muons from $$Z\rightarrow \mu \mu $$ decays is $$2.9~\%$$ while the precision of the momentum scale for low- $$p_{\mathrm {T}} $$ muons from $$J/\psi \rightarrow \mu \mu $$ decays is about $$0.2~\%$$ .

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,195 · 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

Explorer davantage

Même revueGreater South Information System→Même sujetParticle physics theoretical and experimental studies→Travaux en français237 207→