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Record W3210219433

Advanced modeling for studying antineutrinos and gamma rays coming from the Earth

2016· article· en· W3210219433 on OpenAlexaboutno aff
Virginia Strati

Bibliographic record

VenueInstitutional Research Information System University of Ferrara (University of Ferrara) · 2016
Typearticle
Languageen
FieldPhysics and Astronomy
TopicDark Matter and Cosmic Phenomena
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGamma rayEarth (classical element)AstrobiologyPhysicsGeologyEnvironmental scienceAstronomyAstrophysics
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

In questa tesi sono presentate le sfide scientifiche e i risultati dell'attività ricerca svolta durante il corso di dottorato a supporto della modellazione avanzata per l'analisi spaziale di dati di spettroscopia gamma e per la stima dei segnali di geoneutrini. Questi due argomenti, apparentemente distanti, sono in realtà strettamente connessi: in entrambi i casa la radioattività naturale rappresenta uno strumento per lo studio delle proprietà della superficie e dell'interno della Terra. In particolare ho trattato gli aspetti problematici relativi alla modellazione numerica e cartografica a differenti scale e ho proposto soluzioni operative riguardanti lo studio delle distribuzioni statistiche, il trattamento delle incertezze di input e output e la combinazione di informazioni multivariate. Questi studi mi hanno dato l'opportunità di prender parte al dibattito scientifico che cerca di rispondere alle domande ancora aperte sulla formazione e la composizione del nostro pianeta. I contenuti di questa tesi sono inclusi in 6 studi pubblicati, la cui realizzazione ha visto il coinvolgimento di circa 30 coautori, tra geologi e fisici, provenienti da diverse istituzioni di ricerca di rilevanza internazionale. In ogni capitolo uno specifico caso di studio è presentato e trattato da un particolare punto di vista in modo da mettere in luce il mio contributo. Lo studio degli elementi radiogenici e le previsioni sulla loro distribuzione sono elementi chiave per la comprensione dei processi geologici locali che interessano la crosta così come per lo studio della radioattività ambientale. La mappa della radioattività naturale terrestre della regione Veneto è stata ottenuta sulla base di un dataset integrato di spettroscopia gamma costituito da misure in laboratorio su campioni di roccia e misure airborne. In particolare ho integrato questi due differenti tipi di dati in un unico prodotto cartografico, usando algoritmi geostatistici adatti alle caratteristiche geologiche e morfologiche pecualiari delle aree investigate. I differenti contributi delle incertezze sono stati ampiamente discussi nel caso di studio nel Nord-Est della Sardegna. In questo lavoro la mappa di distribuzione dell'uranio è stata ottenuta sulla base di un dettagliato studio radiometrico realizzato con due differenti tecniche di spettroscopia gamma, caratterizzati da differenti errori di misura. Affrontando questa sfida, ho applicato un particolare metodo geostatistico che ha permesso di analizzare le incertezze di input e di output. Nel caso del rilievo gamma airborne dell'isola d'Elba, è stata usata un'interpolazione spaziale multivariata per ottenere le mappe radiometriche adottando la carta geologica come informazione a priori. In quest'ambito ho trattato gli aspetti complessi della correlazione di dati quantitativi (misure gamma) con le informazioni qualitative geologiche. La forte correlazione tra informazioni geologiche e contenuto di radioattività è stata enfatizzata nell'indagine approfondita condotta in una delle regioni più produttive di petrolio in Albania (Vlora-Elbasan) per la valutazione dei NORM (Naturally Occurring Radioactive Materials). Ho partecipato all'analisi delle misure di concentrazione di attività basata su argomentazioni geologiche e geochimiche. La caratterizzazione litologica delle aree petrolifere risulterà di importanza strategica per la pianificazione di future valutazioni radiologiche della regione. La combinazione dei risultati sperimentali dei segnali di geoneutrini da esperimenti in corso e futuri, può porre vincoli stringenti sul segnale atteso dal mantello e di conseguenza sulla sua composizione. In questa prospettiva una profonda conoscenza della crosta continentale, ed in particolare della regione immediatamente vicina al detector, è imprescindibile. In questo contesto, un dettagliato modello 3D derivante da informazioni geologiche, geofisiche e geochimiche è stato realizzato per stimare il flusso dei geoneutrini atteso al detector SNO+ (Canada). In particolare ho sviluppato un modello 3D strutturale della regione, trattando gli aspetti relativi alla complessità della modellazione del flusso di geoneutrini. Inoltre ho partecipato allo studio che ha portato alla prima stima del segnale dei geoneutrini atteso a JUNO, un rivelatore a scintillatore liquido attualmente in costruzione in Cina, insieme alla stima del segnale atteso degli antineutrini da reattore. La posizione dell'esperimento, molto vicina a due centrali nucleari progettate, riflette il principale goal scientifico di JUNO, ovvero lo studio della gerarchia di massa sulla base delle misure di antineutrini da reattore. In quest'ambito ho prodotto gli spettri dei geoneutrini e le relative incertezze fornendo un risultato che sarà un punto di riferimento e una guida per gli studi futuri. Questi studi riflettono l'interazione di tre discipline scientifiche fondamentali: la Fisica delle particelle, le Scienze della Terra e la Statistica. La loro interconnessione rivela un grande potenziale per il superamento delle frontiere della conoscenza. Ho trattato in prima persona i problemi specifici che nascono necessariamente quando differenti, ma non distanti, campi scientifici sono chiamati ad interagire.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.582
Threshold uncertainty score0.697

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
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 head0.066
GPT teacher head0.256
Teacher spread0.190 · 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.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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".

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Citations0
Published2016
Admission routes1
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