Search for Higgs boson decays into a Z boson and a light hadronically decaying resonance in pp collisions at √s=13 TeV with the ATLAS detector
Notice bibliographique
Résumé
A search for decays of the Higgs boson into a $Z$ boson and a light resonance, with a mass of 0.5-3.5 GeV, is performed using the full 140 fb$^{-1}$ dataset of 13 TeV proton-proton collisions recorded by the ATLAS detector during Run 2 of the LHC. Leptonic decays of the $Z$ boson and hadronic decays of the light resonance are considered. The resonance can be interpreted as a $J/ψ$ or $η_c$ meson, an axion-like particle, or a light pseudoscalar in two-Higgs-doublet models. Due to its low mass, it would be produced with high boost and reconstructed as a single small-radius jet of hadrons. A neural network is used to correct the Monte Carlo simulation of the background in a data-driven way. Two additional neural networks are used to distinguish signal from background. A binned profile-likelihood fit is performed on the final-state invariant mass distribution. No significant excess of events relative to the expected background is observed, and upper limits at 95% confidence level are set on the Higgs boson's branching fraction to a $Z$ boson and a light resonance. The exclusion limit is ~10% for the lower masses, and increases for higher masses. Upper limits on the effective coupling $C^\text{eff}_{ZH}/Λ$ of an axion-like particle to a Higgs boson and $Z$ boson are also set at 95% confidence level, and range from 0.9 to 2 TeV$^{-1}$.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».