Producing a background free data set for measurement of the charge current flux and day-night asymmetry at the Sudbury Neutrino Observatory
Notice bibliographique
Résumé
The SNO detector is a 1 kilo-tonne heavy water Cerenkov detector designed to solve the solar neutrino problem. The detector is situated 2km underground in the INCO Ltd. Creighton mine near Sudbury, Ontario. The heavy water is observed by approximately 9500 photo-multiplier tubes (PMTs) to detect Cerenkov light generated by solar neutrino interactions. Using heavy water SNO can detect neutrinos in three different ways. In this thesis aspects of the charge current (a reaction sensitive to electron neutrinos only) and elastic scattering flux analysis are presented. Some models predict a difference in the detected neutrino rate between day and night. Measurement of this via the day-night asymmetry can help solve the solar neutrino problem. One of the principal problems for the solar neutrino analysis are the instrumental backgrounds; events caused by processes other than Cerenkov light. This thesis contains the descriptions of the backgrounds, the data selection cuts that have been designed to remove them and the effect of these cuts on SNO data. To demonstrate the effectiveness of the cuts, the fraction of good events removed and the residual background content of the data set after application of the cuts are measured. Once the cuts have been applied to the data the charge current flux and day-night asymmetry can be measured. In this thesis data taken between the 2nd of November 1999 and the 1st July 2000, providing a total of 64.6 days of data during the day and 93.1 days of night data, are used to measure the day-night asymmetry. The results of this analysis for the asymmetry in the detected solar neutrino rate from the charge current and elastic scattering reactions are presented. (author)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».