Single diffraction studies with the ATLAS detector at the large hadron collider
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse présente deux études portant sur la diffraction simple réalisées entre 2013 et 2018. L'analyse principale est une mesure des sections efficaces differentielles inclusives d'événements diffractifs simples à partir de données de collision proton-proton collectées par le détecteur ATLAS. Il s'agit de la première mesure non-élastique à sqrt(s) = 8 TeV à faire usage des spectromètres frontaux d'ALFA pour tracer les protons défléchis. Les sections efficaces sont déterminées pour plusieurs observables: la largeur du gap de rapidité, la variable de Mandelstam t et la fraction de quantité de mouvement perdue par le proton, reconstruite à partir des cinématiques du proton et du système diffractif. Les événements sont sélectionnés de façon à maximiser la significance du signal vis-à-vis du bruit. Le bruit restant est quantifié à l'aide d'une méthode basée en partie sur les données. Un algorithme de déconvolution est utilisé pour corriger les effets des détecteurs. La section efficace differentielle en t est extraite par régression linéaire: une pente B_(SD) = 7.55+/- 0.18 GeV^2 est obtenue. L'ordonnée à l'origine de la trajectoire du Pomeron est déterminée pour la valeur moyenne de t de la mesure en"fittant" la cinématique du proton et du système diffractif. Les valeurs alphaP(0) = 1.071 +/- 0.028 et alphaP(0) = 1.059 +/- 0.012 sont obtenues respectivement.La seconde étude s'intéresse à la diffraction dans un régime d'énergie different. Il s'agit d'une étude de faisabilité qui explore la possibilité d'analyser l'asymétrie de charge des bosons électro-faibles W produits diffractivement. Cette observable est sensible au contenu en quarks de valence du singulet de couleur échangé durant l'interaction diffractive. La production du W nécessitant un niveau d'énergie suffsamment élevé, cela implique d'utiliser le détecteur AFP récemment installé pour mesurer la cinématique du proton défléchi. La quantité de données nécessaires pour effectuer une telle étude est évaluée grâce à une simulation prenant en compte les contraintes en terme d'acceptance. Il ressort que 300 pb^(-1) de données devraient suffir à tester le contenu en saveur du Pomeron en ne considérant que le canal de désintégration muonique du W.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".