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Record W3137103550 · doi:10.71781/17462

Test et calibrations technologiques avec PICO-0.1 pour les futurs détecteurs de chambre à bulle de matière sombre de PICO

2020· dissertation· en· W3137103550 on OpenAlexaboutno aff
Simon Chen

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2020
Typedissertation
Languageen
FieldEngineering
TopicNon-Destructive Testing Techniques
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsTest (biology)Geology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Parmi les douzaines d’expériences qui visent à découvrir la matière sombre, l’expérience de détection directe PICO utilise des détecteurs à liquide surchauffé comme moyen pour s’y prendre. La chambre à bulle PICO-40L remplie de C3F8, présentement située dans le laboratoire sous-terrain SNOLAB, est en cours de test en vue d’une recherche aveugle de WIMP (Weakly Interacting Massive Particle) d’une durée de 1 an. Pour assurer la stabilité du détecteur pendant les périodes de préparation et pendant l’acquisition de données, un logiciel de surveillance a été écrit. Un moyen fiable de surveiller les paramètres importants du détecteur et d’envoyer des alarmes en cas d’urgence joue un rôle important à non seulement au succès de PICO-40L, mais aussi au développement du futur détecteur PICO-500. Située à l’Université de Montréal, la chambre à bulle PICO-0.1 a été conçue afin de calibrer les nombreux événements de fond qui se présentent dans ce type de détecteur. De plus, cette chambre à bulle a été utilisée comme première tentative au monde de mesurer la diffusion Thomson sur un noyau d’atome en exposant le détecteur rempli de C3F8 à une source de gamma produite par la réaction 19F proton à alpha et gamma 16O à l’aide d’un faisceau de protons crée par l’accélérateur de particules de l’Université de Montréal. Ce type d’interaction s’avérera à un événement de fond important pour les expériences de détection directe de matière sombre à bas seuil.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.782
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.024
GPT teacher head0.297
Teacher spread0.273 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
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
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

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Same venueOpen MINDSame topicNon-Destructive Testing TechniquesFrench-language works237,207