New techniques for jet calibration with the ATLAS detector
Notice bibliographique
Résumé
A determination of the jet energy scale is presented using proton–proton collision data with a centre-ofmass energy of √s = 13 TeV, corresponding to an integrated \nluminosity of 140 fb−1 collected using the ATLAS detector \nat the LHC. Jets are reconstructed using the ATLAS particleflow method that combines charged-particle tracks and topoclusters formed from energy deposits in the calorimeter cells. \nThe anti-kt jet algorithm with radius parameter R = 0.4 is \nused to define the jet. Novel jet energy scale calibration strategies developed for the LHC Run 2 are reported that lay the \nfoundation for the jet calibration in Run 3. Jets are calibrated \nwith a series of simulation-based corrections, including stateof-the-art techniques in jet calibration such as machine learning methods and novel in situ calibrations to achieve better \nperformance than the baseline calibration derived using up \nto 81 fb−1 of Run 2 data. The performance of these new \ntechniques is then examined in the in situ measurements by \nexploiting the transverse momentum balance between a jet \nand a reference object. The b-quark jet energy scale using \nparticle flow jets is measured for the first time with around \n1% precision using γ +jet events.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».