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Enregistrement W7133433273

Search for new phenomena in monophoton final states in proton-proton collisions at sqrt(s) = 8TeV

2016· article· en· W7133433273 sur OpenAlexaff
Evelyne Daubie, Nikita Beliy, Thierry Caebergs, Grégory Hammad, Catherine Vander Velde, CMS Collaboration

Notice bibliographique

RevueORBi UMONS · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueHigh-Energy Particle Collisions Research
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesCentro de Investigación y de Estudios Avanzados del Instituto Politécnico NacionalEuropean Social FundSecretaría de Estado de Investigación, Desarrollo e InnovaciónFonds pour la Formation à la Recherche dans l’Industrie et dans l’AgricultureScience and Technology Facilities CouncilMinistry of Education, IndiaTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma KurumuNational Science and Technology Development AgencyAlfred P. Sloan FoundationMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaTürkiye Atom Enerjisi KurumuConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaAgentschap voor Innovatie door Wetenschap en TechnologieFundação para a Ciência e a TecnologiaQatar National Research FundA.G. Leventis FoundationAustrian Science FundRussian Foundation for Basic ResearchMinisterstvo Školství, Mládeže a TělovýchovyNational Academy of Sciences of UkraineFundacja na rzecz Nauki PolskiejUniversidad Autónoma de San Luis PotosíU.S. Department of EnergyCompagnia di San PaoloEuropean CommissionInstitute for the Promotion of Teaching Science and TechnologyNational Science FoundationBelgian Federal Science Policy OfficeCERNAlexander von Humboldt-StiftungBundesministerium für Wissenschaft, Forschung und WirtschaftJoint Institute for Nuclear ResearchState Fund for Fundamental Research of UkraineNational Science CouncilPakistan Atomic Energy CommissionFonds National de la Recherche Luxembourg
Mots-clésField (mathematics)Feature (linguistics)CollisionWork (physics)State (computer science)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,847
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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