Measurement of suppression of large-radius jets and its dependence on substructure in Pb+Pb collisions at $\\sqrt{s_\\mathrm{NN}} = 5.02$ TeV with the ATLAS detector
Notice bibliographique
Résumé
This letter presents a measurement of the nuclear modification factor of large-radius jets in $\\sqrt{s_\\mathrm{NN}} = 5.02$ TeV Pb+Pb collisions by the ATLAS experiment. The measurement is performed using 1.72 nb$^{-1}$ and 257 pb$^{-1}$ of Pb+Pb and $pp$ data, respectively. The large-radius jets are reconstructed with the anti-$k_{t}$ algorithm using a radius parameter of $R = 1.0$, by re-clustering anti-$k_{t}$$R = 0.2$ jets, and are measured over the kinematic range of $158 < p_{\\mathrm{T}} < 1000$ GeV and $|y|<2.0$. The large-radius jet constituents are further re-clustered using the $k_{t}$ algorithm in order to obtain the splitting parameters, $\\sqrt{d_{12}}$ and $\\Delta R_{12}$, which characterize the transverse momentum scale and angular separation for the hardest splitting in the jet, respectively. The nuclear modification factor, $R_{\\mathrm{AA}}$, obtained by comparing the Pb+Pb jet yields to those in $pp$ collisions, is measured as a function of jet transverse momentum ($p_{\\mathrm{T}}$) and $\\sqrt{d_{12}}$ or $\\Delta R_{12}$. A significant difference in the quenching of large-radius jets having single sub-jet and those with more complex substructure is observed. Systematic comparison of jet suppression in terms of $R_{\\mathrm{AA}}$ for different jet definitions is also provided. Presented results support the hypothesis that jets with hard internal splittings lose more energy through quenching and provide a new perspective for understanding the role of jet structure in jet suppression.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».