Measurement of long-range multiparticle azimuthal correlations with the subevent cumulant method in pp and p+Pb collisions with the ATLAS detector at the CERN Large Hadron Collider
Notice bibliographique
Résumé
A detailed study of multiparticle azimuthal correlations is presented using pp data at √s = 5.02 and 13 TeV, √ and p+Pb data at √sNN = 5.02 TeV, recorded with the ATLAS detector at the CERN Large Hadron Collider. The azimuthal correlations are probed using four-particle cumulants cₙ {4} and flow coefficients vₙ {4} = (−cₙ {4})1/4 for n = 2 and 3, with the goal of extracting long-range multiparticle azimuthal correlation signals and suppressing the short-range correlations. The values of cₙ {4} are obtained as a function of the average number of charged particles per event, (Nch), using the recently proposed two-subevent and three-subevent cumulant methods, and compared with results obtained with the standard cumulant method. The standard method is found to be strongly biased by short-range correlations, which originate mostly from jets with a positive contribution to cₙ {4}. The three- subevent method, on the other hand, is found to be least sensitive to short-range correlations. The three-subevent method gives a negative c₂ {4}, and therefore a well-defined v₂ {4}, nearly independent of (Nch) which implies that the long-range multiparticle azimuthal correlations persist to events with low multiplicity. Furthermore, v₂ {4} is found to be smaller than the v₂ {2} measured using the two-particle correlation method, as expected for long-range collective behavior. Finally, the measured values of v₂ {4} and v₂ {2} are used to estimate the number of sources relevant for the initial eccentricity in the collision geometry. The results based on the subevent cumulant technique provide direct evidence, in small collision systems, for a long-range collectivity involving many particles distributed across a broad rapidity interval.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».