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Record W2274137266 · doi:10.71781/17405

Mesures et analyses de la luminosité d’ATLAS grâce aux détecteurs MPX

2015· dissertation· fr· W2274137266 on OpenAlexaboutno aff
Paul Soueid

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2015
Typedissertation
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicParticle Detector Development and Performance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPhysics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Medipix2 (MPX) sont des détecteurs semi-conducteurs au silicium montés sur 256x256 pixels. Chaque pixel a une aire de 55x55μm2. L’aire active d’un détecteur MPX est d’environ 2 cm2. Avec deux modes de détection, un seuil et un temps d’exposition ajustables, leur utilisation peut être optimisée pour une analyse spécifique. Seize de ces détecteurs sont présentement installés dans l’expérience ATLAS (A Toroidal LHC ApparatuS) au CERN (Organisation Européenne pour la Recherche Nucléaire). Ils mesurent en temps réel le champ de radiation dû aux collisions proton-proton, au point d’interaction IP1 (Point d’Interaction 1) du LHC (Grand Collisionneur d’Hadrons). Ces mesures ont divers buts comme par exemple la mesure du champ de neutrons dans la caverne d’ATLAS. Le réseau de détecteurs MPX est complètement indépendant du détecteur ATLAS. Le groupe ATLAS-Montréal s’est intéressé à l’analyse des données récoltées par ces détecteurs pour calculer une valeur de la luminosité du LHC au point de collision des faisceaux, autour duquel est construit le détecteur ATLAS. Cette valeur est déterminée indépendamment de la luminosité mesurée par les divers sous-détecteurs d’ATLAS dédiés spécifiquement à la mesure de la luminosité. Avec l’augmentation de la luminosité du LHC les détecteurs MPX les plus proches du point d’interaction détectent un grand nombre de particules dont les traces sont impossibles à distinguer sur les images ("frames") obtenues, à cause de leur recouvrement. Les paramètres de mesure de certains de ces détecteurs ont été optimisés pour des mesures de luminosité. Une méthode d’analyse des données permet de filtrer les pixels bruyants et de convertir les données des images, qui correspondent à des temps d’exposition propres aux détecteurs MPX, en valeur de luminosité pour chaque LumiBlock. Un LumiBlock est un intervalle de temps de mesure propre au détecteur ATLAS. On a validé les mesures de luminosité premièrement en comparant les résultats obtenus par différents détecteurs MPX, et ensuite en comparant les valeurs de luminosité relevées à celles obtenues par les sous-détecteurs d’ATLAS dédiés spécifiquement à la mesure de la luminosité.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.017
Threshold uncertainty score0.057

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.003
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0170.005

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.076
GPT teacher head0.442
Teacher spread0.366 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreOther

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

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