Background reduction techniques and simulations for the PICASSO and PICO dark matter search experiments.
Notice bibliographique
Résumé
Dark matter is one of the most challenging mysteries of cosmology. The detection of Dark Matter is a main objective in modern experimental physics. The PICASSO and then the PICO experiments work towards the direct detection of WIMPs (Weakly Interacting Massive Particles) with superheated liquid detectors. Phase transitions in the superheated liquids are triggered by the nuclear recoil caused by the elastic collision of a dark matter particle. The phase transition in the detectors leads to the formation of a gaseous bubble. The acoustic signal of the nucleation of a bubble is recorded with piezoelectric sensors and pictures of the bubbles are taken with cameras. Many techniques are used to isolate potential dark matter signal from background signals. This thesis presents the work done for the fabrication process and purification techniques of the PICASSO detectors in the clean room at Université de Montréal. The detectors built with these new purification techniques allowed a background reduction of a factor of 10. The techniques and methods will be presented as well as the latest results from the data taken with these detectors. Simulations for the PICO experiment will also be presented. MCNP neutron background simulations from radioactive materials in the PICO detector will be presented. MCNP simulations for neutrons in the SNOLAB drift will also be presented as well as other MCNP simulations for the design and optimisation of the experiment. Finally, Geant4 muon-induced neutron simulations in the SNOLAB drift will be presented as well as Geant4 simulations for the design of a muon veto. These simulations were built entirely from scratch by using the SHIELDING physics list.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».