TIME SERIES ANALYSIS FOR THE CF SOURCE IN SUDBURY NEUTRINO OBSERVATORY
Notice bibliographique
Résumé
The Sudbury Neutrino Observatory uses a 252Cf source to measure the neutron detection efficiency of its detector. We propose a method, the Time Series Analysis, that uses pairs of time intervals between the detected events to find the neutron detection efficiency, the probability to detect from a fission the prompt γ-rays, the neutron mean life inside the detector, the source fission rate and the residual activity rate from non-fission events. We explain our theoretical model of the source and the procedure to fit the data. With a 2.5 MeV threshold cut on the data, the neutron mean life is 5.281±0.004(stat) msec and the source fission rate at June 12, 2001 is 4.360±0.004(stat) sec−1. At this moment, the Time Series can only be applied to data when the source is near the centre. The technique is also applied with an AmBe source. We also show the latest progress to improve the technique. Finally, we briefly show another method, the Multiplicity Analysis, which was used before we changed to the Time Series. Acknowledgments I would like first to thank Prof. Bernie G. Nickel. He spent his time on this project with so much generosity, particularly to have conceived the whole Time Series theoretical
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».