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Record W2809464000 · doi:10.71781/17411

Mesures d'étalonnage aux neutrons et caractérisation par étude Monte Carlo de la réponse des détecteurs à gouttelettes surchauffées conçus pour la recherche et la détection directe du neutralino (la matière sombre) menant aux résultats finaux de l'expérience PICASSO

2016· dissertation· fr· W2809464000 on OpenAlexaboutno aff
M. Lafrenière

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2016
Typedissertation
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicNuclear Physics and Applications
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPhysicsMonte Carlo methodMathematics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les observations astronomiques et cosmologiques prédisent l'existence de la matière sombre, et qu'elle constituerait 85% de la masse totale de l'univers. En parallèle, la supersymétrie qui permet d'expliquer certaines lacunes du modèle standard prédit également l'existence de la matière sombre, qui prendrait la forme d'une nouvelle particule fondamentale nommée le neutralino. Le projet PICASSO a été mis sur pied afin de détecter directement les reculs nucléaires causés par la collision entre un neutralino et un atome de fluor du fréon qui compose la matière active des détecteurs à gouttelettes surchauffées. Le perfluorobutane (C4F10) est maintenu dans un état liquide métastable, et le dépôt d'énergie occasionné par un recul nucléaire provoque une transition de phase de l'état liquide à gazeux. Ce processus génère à travers le détecteur une onde de pression, et le signal acoustique résultant est enregistré par des senseurs piézo-électriques. L'étalonnage des détecteurs à gouttelettes surchauffées avec des neutrons est nécessaire pour pouvoir comprendre leur fonctionnement et afin de prédire leur réponse aux neutralinos. Cela est fait avec l'accélérateur Tandem Van de Graaff de l'Université de Montréal. Les mesures prises avec l'accélérateur sont ensuite comparées à des simulations Monte Carlo réalisées avec l’environnement de développement logiciel GEANT4 (GEometry ANd Tracking 4) qui reproduisent entièrement l'expérience d'étalonnage, de la géométrie du montage jusqu'à l'énergie déposée lors des interactions nucléaires. Les résultats de l'étalonnage permettent finalement d'obtenir de meilleures limites d'exclusion sur la section efficace dépendante du spin de l'interaction entre le neutralino et le proton qui sont extraites des données expérimentales acquises au laboratoire souterrain SNOLAB.

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: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.012
Threshold uncertainty score0.023

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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 head0.019
GPT teacher head0.272
Teacher spread0.252 · 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 designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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
Published2016
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