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Enregistrement W6939462153 · doi:10.60692/fqr4z-vxs07

The differential production cross section of the $$\phi $$ ϕ (1020) meson in $$\sqrt{s}$$ s = 7 TeV $$pp$$ p p collisions measured with the ATLAS detector

2014· article· en· W6939462153 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueHigh-Energy Particle Collisions Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitute of Particle PhysicsUniversity of VictoriaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMesonAtlas (anatomy)Cross section (physics)Large Hadron ColliderLuminosityAtlas detectorCollisionScattering cross-sectionATLAS experiment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A measurement is presented of the [Formula: see text] production cross section at [Formula: see text] = 7 TeV using [Formula: see text] collision data corresponding to an integrated luminosity of 383 [Formula: see text], collected with the ATLAS experiment at the LHC. Selection of [Formula: see text](1020) mesons is based on the identification of charged kaons by their energy loss in the pixel detector. The differential cross section is measured as a function of the transverse momentum, [Formula: see text], and rapidity, [Formula: see text], of the [Formula: see text](1020) meson in the fiducial region 500 [Formula: see text] 1200 MeV, [Formula: see text] 0.8, kaon [Formula: see text] 230 MeV and kaon momentum [Formula: see text] 800 MeV. The integrated [Formula: see text]-meson production cross section in this fiducial range is measured to be [Formula: see text] = 570 [Formula: see text] 8 (stat) [Formula: see text] 66 (syst) [Formula: see text] 20 (lumi) [Formula: see text].

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,656

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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