Calibration of the light-flavour jet mistagging efficiency of the b-tagging algorithms with Z+jets events using 139 fb <sup>- 1</sup> of ATLAS proton–proton collision data at √s=13 TeV
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The identification of b -jets, referred to as b -tagging, is an important part of many physics analyses in the ATLAS experiment at the Large Hadron Collider and an accurate calibration of its performance is essential for high-quality physics results. This publication describes the calibration of the light-flavour jet mistagging efficiency in a data sample of proton–proton collision events at $$\sqrt{s}=13$$ s = 13 TeV corresponding to an integrated luminosity of 139 fb $$^{-1}$$ - 1 . The calibration is performed in a sample of Z bosons produced in association with jets. Due to the low mistagging efficiency for light-flavour jets, a method which uses modified versions of the b -tagging algorithms referred to as flip taggers is used in this work. A fit to the jet-flavour-sensitive secondary-vertex mass is performed to extract a scale factor from data, to correct the light-flavour jet mistagging efficiency in Monte Carlo simulations, while simultaneously correcting the b -jet efficiency. With this procedure, uncertainties coming from the modeling of jets from heavy-flavour hadrons are considerably lower than in previous calibrations of the mistagging scale factors, where they were dominant. The scale factors obtained in this calibration are consistent with unity within uncertainties.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».