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Enregistrement W7019955819

Hyper-Kamiokande Physics Opportunities

2013· article· en· W7019955819 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueArchive ouverte UNIGE (University of Geneva) · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNeutrino Physics Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute for Cosmic Ray Research, University of TokyoUniversity of California, IrvineUniversity of California, DavisSoochow UniversityUniversité de GenèveUniversity of TorontoSungkyunkwan UniversityCalifornia State University, Dominguez HillsUniversity of ReginaUniversity of OxfordUniversity of WarwickUniversity of WashingtonTRIUMFUniversity of TokyoUniversity of Pittsburgh
Mots-clésDetectorNeutrinoCherenkov radiationLine (geometry)Neutrino oscillationNeutrino detectorProcess (computing)Metric (unit)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose the Hyper-Kamiokande (Hyper-K) detector as a next generation un- derground water Cherenkov detector. It will serve as a far detector of a long base- line neutrino oscillation experiment envisioned for the upgraded J-PARC beam, and as a detector capable of observing, far beyond the sensitivity of the Super-Kamiokande (Super-K) detector, proton decays, atmospheric neutrinos, and neutrinos from astro- physical origins. The current baseline design of Hyper-K is based on the highly suc- cessful Super-K detector, taking full advantage of a well-proven technology. Hyper-K consists of two cylindrical tanks lying side-by-side, the outer dimensions of each tank being 48(W) x54(H) x 250(L) m3. The total (fiducial) mass of the detector is 0.99 (0.56) million metric tons, which is about 20 (25) times larger than that of Super-K. This set of three one- page whitepapers prepared for the US Snowmass process describes the opportunities for future physics discoveries at the Hyper-K facility with beam, atmospheric and astrophysical neutrinos.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,004

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,177 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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