Underlying event characteristics and their dependence on jet size of charged-particle jet events inppcollisions at(s)=<mml:…
Notice bibliographique
Résumé
Distributions sensitive to the underlying event are studied in events containing one or more charged-particle jets produced in $pp$ collisions at $\sqrt{s}=7\text{ }\text{ }\mathrm{TeV}$ with the ATLAS detector at the Large Hadron Collider (LHC). These measurements reflect $800\text{ }\text{ }\ensuremath{\mu}{\mathrm{b}}^{\ensuremath{-}1}$ of data taken during 2010. Jets are reconstructed using the anti-${k}_{t}$ algorithm with radius parameter $R$ varying between 0.2 and 1.0. Distributions of the charged-particle multiplicity, the scalar sum of the transverse momentum of charged particles, and the average charged-particle ${p}_{\mathrm{T}}$ are measured as functions of ${p}_{\mathrm{T}}^{\mathrm{jet}}$ in regions transverse to and opposite the leading jet for $4\text{ }\text{ }\mathrm{GeV}<{p}_{\mathrm{T}}^{\mathrm{jet}}<100\text{ }\text{ }\mathrm{GeV}$. In addition, the $R$ dependence of the mean values of these observables is studied. In the transverse region, both the multiplicity and the scalar sum of the transverse momentum at fixed ${p}_{\mathrm{T}}^{\mathrm{jet}}$ vary significantly with $R$, while the average charged-particle transverse momentum has a minimal dependence on $R$. Predictions from several Monte Carlo tunes have been compared to the data; the predictions from Pythia 6, based on tunes that have been determined using LHC data, show reasonable agreement with the data, including the dependence on $R$. Comparisons with other generators indicate that additional tuning of soft-QCD parameters is necessary for these generators. The measurements presented here provide a testing ground for further development of the Monte Carlo models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».