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Enregistrement W7068057893

Neutron Measurements and Reactor Antineutrino Search with the SNO+ Detector in the Water Phase

2020· dissertation· en· W7068057893 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNeutrino Physics Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalibrationDetectorMeasure (data warehouse)Neutron detectionOscillographNoise (video)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The SNO+ experiment is a large-scale liquid scintillator neutrino experiment with a wide range of physics objectives. SNO+ has adopted a staged approach where the detector was first filled with ultra-pure water before substituting with liquid scintillator and the target isotope $^{130}$Te for neutrinoless double beta decay. During the SNO+ water phase, an $^{241}$Am$^{9}$Be source is deployed across the detector volume to calibrate the detector's energy response and its response to neutrons. The $^{241}$Am$^{9}$Be source emits a unique coincidence signal with the prompt event being a 4.4 MeV $\gamma$ and the delayed a neutron capture signal (2.2 MeV $\gamma$). A novel, minimalistic, statistical analysis of the $^{241}$Am$^{9}$Be calibration data was designed and used to measure the capture time constant $\tau$, capture cross-section $\sigma_{H,t}$, and the neutron detection efficiency $E_{\textrm{center}}$ at the center of the detector: \begin{equation} \begin{aligned} &\tau = 202.35 \pm 0.42\ (stat.)\ ^{+0.38}_{-0.31}\ (syst.)~\mu\textrm{s}, \\ &\sigma_{H,t} = 336.3 ^{+1.2}_{-1.5}~\textrm{mb}, \\ &E_{\textrm{center}} = (50.8 \pm 0.6)\%. \end{aligned} \end{equation} Additionally, with the help of Monte Carlo simulations, a volume-weighted neutron detection efficiency across the detector is evaluated to be $E_{\textrm{detector}} = (46.5 \pm 0.5\ (stat.\ only))\%$. The simulation is also central to an energy calibration using the 4.4 MeV $\gamma$ to measure the energy resolution and energy scale of the detector. Finally, with $\sim$115 days of early water data, an upper limit, $\hat{\Phi}_{\bar{\nu}_e, \textrm{ult}}$ = $(1.76 \pm 0.29) \times 10^6 \bar{\nu}/(\textrm{cm}^2\cdot\textrm{s})$, on the reactor antineutrino flux for SNO+ is obtained using a maximum likelihood approach. The limit is about a factor of 9 higher than the expected signal in SNO+, which can be calculated using available reactor output power data.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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