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Enregistrement W7119375839

Simultaneous Unbinned Differential Cross-Section Measurement of Twenty-Four Z plus jets Kinematic Observables with the ATLAS Detector

2024· article· en· W7119375839 sur OpenAlexfundno aff
Nuno Filipe Castro, A. Onofre, ATLAS Collaboration

Notice bibliographique

RevueRepositóriUM (Universidade do Minho) · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle physics theoretical and experimental studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut National de Physique Nucléaire et de Physique des ParticulesAgencia Nacional de Promoción Científica y TecnológicaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloMinisterstvo Školství, Mládeže a TělovýchovyCentre National de la Recherche ScientifiqueBundesministerium für Bildung und ForschungConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoNational Natural Science Foundation of ChinaAustrian Science FundDanmarks GrundforskningsfondBundesministerium für Wissenschaft, Forschung und WirtschaftCERNFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloTRIUMF
Mots-clésObservableLarge Hadron ColliderAtlas (anatomy)Event (particle physics)Monte Carlo methodBosonQuantum chromodynamicsKinematicsDetector
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

\( Z \) boson events at the Large Hadron Collider can be selected with high purity and are sensitive to a diverse range of QCD phenomena. As a result, these events are often used to probe the nature of the strong force, improve Monte Carlo event generators, and search for deviations from standard model predictions. All previous measurements of \( Z \) boson production characterize the event properties using a small number of observables and present the results as differential cross sections in predetermined bins. In this analysis, a machine learning method called omnifold is used to produce a simultaneous measurement of twenty-four \( Z + \text{jets} \) observables using \( 139 \, \text{fb}^{-1} \) of proton-proton collisions at \( \sqrt{s} = 13 \, \text{TeV} \) collected with the ATLAS detector. Unlike any previous fiducial differential cross-section measurement, this result is presented unbinned as a dataset of particle-level events, allowing for flexible reuse in a variety of contexts and for new observables to be constructed from the twenty-four measured observables.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,627

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, 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
Publié2024
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Résumé présentoui

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