Measurement of substructure-dependent jet suppression in Pb plus Pb collisions at 5.02 TeV with the ATLAS detector
Notice bibliographique
Résumé
The ATLAS detector at the Large Hadron Collider has been used to measure jet substructure modification and suppression in Pb+Pb collisions at a nucleon–nucleon center-of-mass energy √sNN = 5.02 TeV in comparison with proton–proton (pp) collisions at √s = 5.02 TeV. The Pb+Pb data, collected in 2018, have an integrated luminosity of 1.72 nb−1, while the ppdata, collected in 2017, have an integrated luminosity of 260 pb−1. Jets used in this analysis are clustered using the anti-kt algorithm with a radius parameter R = 0.4. The jet constituents, defined by both tracking and calorimeter information, are used to determine the angular scale rg of the first hard splitting inside the jet by reclustering them using the Cambridge–Aachen algorithm and employing the soft-drop grooming technique. The nuclear modification factor, RAA, used to characterize jet suppression in Pb+Pb collisions, is presented differentially in rg, jet transverse momentum, and in intervals of collision centrality. The RAA value is observed to depend significantly on jet rg. Jets produced with the largest measured rg are found to be twice as suppressed as those with the smallest rg in central Pb+Pb collisions. The RAA values do not exhibit a strong variation with jet pT in any of the rg intervals. The rg and pT dependence of jet RAA is qualitatively consistent with a picture of jet quenching arising from coherence and provides the most direct evidence in support of this approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».