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Enregistrement W771962059 · doi:10.1016/j.nima.2015.06.054

A plastic scintillator-based muon tomography system with an integrated muon spectrometer

2015· article· en· W771962059 sur OpenAlexaff
V. Anghel, J.C. Armitage, Faisal Baig, K. Boniface, K. Boudjemline, J. F. Bueno, E. Charles, P.‐L. Drouin, A. Erlandson, G. Gallant, Ran Gazit, Dominique Godin, V. V. Golovko, C. Howard, R. Hydomako, C. Jewett, G. Jonkmans, Z. Liu, Arianne Robichaud, Trevor J. Stocki, M. Thompson, D. Waller

Notice bibliographique

RevueNuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A Accelerators Spectrometers Detectors and Associated Equipment · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle Detector Development and Performance
Établissements canadiensHealth CanadaDefence Research and Development CanadaAdvanced Applied Physics SolutionsAtomic Energy (Canada)Carleton UniversityBentley (Canada)Canadian Nuclear Laboratories
Organismes subventionnairesFermilab
Mots-clésMuonScintillatorSpectrometerPhysicsNuclear physicsMomentum (technical analysis)Tracking (education)ScatteringScintillationTomographyOpticsDetectorParticle physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A muon scattering tomography system which uses extruded plastic scintillator bars for muon tracking and a dedicated muon spectrometer that measures scattering through steel slabs has been constructed and successfully tested. The atmospheric muon detection efficiency is measured to be 97% per plane on average and the average intrinsic hit resolution is 2.5 mm. In addition to creating a variety of three-dimensional images of objects of interest, a quantitative study has been carried out to investigate the impact of including muon momentum measurements when attempting to detect high-density, high-Z material. As expected, the addition of momentum information improves the performance of the system. For a fixed data-taking time of 60 s and a fixed false positive fraction, the probability to detect a target increases when momentum information is used. This is the first demonstration of the use of muon momentum information from dedicated spectrometer measurements in muon scattering tomography.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations96
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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