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Record W6989296349

Advances in calibration and tracking techniques for pixelated Si Timepix3 detectors

2023· dissertation· fr· W6989296349 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicParticle Detector Development and Performance
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
KeywordsCalibrationTracking (education)Tracking systemPneumatics
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse présente un travail ciblé sur les fonctionnalités d’un détecteur Timepix3 (TPX3) en ce qui concerne son utilisation dans le programme expérimental ATLAS-TPX3 au grand collisionneur de hadrons. Une évaluation directe d’un TPX3-Si a été complétée, ciblant plusieurs variables importantes connectées à la mesure du champ de radiation dans l’expérience ATLAS, par des études de retraçage de particules, de spectrométrie, ainsi que de stabilité du détecteur dans cet environment. Tout les résultats sont décrits dans trois publications formant la base de cette oeuvre. Le Timepix utilisé dans cette thèse consiste en un senseur de silicium ayant une épaisseur de 500 μm divisée en 256 × 256 pixels. Chaque pixel a une aire de 55 × 55 μm^2. La première étude porte sur la réponse du détecteur aux fluctuations de température qui ont été étudiées avec le but de déterminer la stabilité du détecteur dans le vide ainsi que dans des environments ou des situations dans lesquels les températures de matériaux entrant en contact avec le détecteur sont variables. Il a été observé que l’augmentation de la température correspond à une croissance dans la taille des amas de pixels. Cela indique que la température réduit le biais effectif interne, ce qui a comme conséquence la diminution de la zone de désertion, par la suite réduisant le champ électrique auquel sont soumis les porteurs de charge. La deuxième étude vise à déterminer les paramètres affectant le regroupement des amas de pixels (clustering). Une technique impliquant l’utilisation de plusieurs faisceaux d’ions est appliquée pour déterminer l’effet de l’énergie ainsi que de la masse d’une particule sur la taille des amas de pixels, avec le résultat que les énergies plus élevées produisent des amas plus grands. Pourtant, il est aussi trouvé que la taille des amas s’accroit aussi selon la masse des ions, bien que plus faiblement. Ces résultats ont des conséquences sur les algorithmes de retraçage qui sont cruciaux pour l’identification des particules. La troisième étude décrit une évolution de la présente technique d’étalonnage en énergie utilisée dans le réseau de détecteurs ATLAS-TPX3. Des protons possédant des énergies entre 2-4 MeV sont utilisés comme particules d’étalonnage, dans le but de réduire la saturation de charge qui se produit aux énergies élevées dans chaque pixel, étant vue dans la technique d’étalonnage conventionnelle. Pour déveloper une extension de cette technique pixel-parpixel, seules les hauteurs d’amas de ces protons sont gardées dans les amas, avec leurs énergies corrigées pour ajuster pour la perte de charge causée par la saturation. Appliquant ce nouvel étalonnage à des protons dans la gamme énergétique de 1,3 à 8,4 MeV, l’énergie reconstruite s’approche de la vraie valeur à 30% en moyenne. Les ions de lithium et de carbone dans la gamme énergétique de 8 à 25 MeV ont également été mesurés avec des énergies reconstruites améliorées.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
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: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.009
Threshold uncertainty score0.030

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0030.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.003

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 head0.006
GPT teacher head0.196
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 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
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
Published2023
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