Optimisation des détecteurs de la matrice HERACLES
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire de maîtrise présente différents détecteurs de la matrice HERACLES et les tests qui furent effectués afin de l'adapter aux nouvelles conditions expérimentales imposées au centre de recherche TRIUMF. Depuis sa création, l'ensemble de détecteurs qui composent aujourd'hui la matrice HERACLES a subi plusieurs modifications et devra en subir encore afin d'être à la fine pointe de la recherche moderne. Cet ouvrage est divisé en trois chapitres distincts. Chaque chapitre traite d'une catégorie de détecteurs et des diverses recherches associées. Le premier chapitre traite des détecteurs à neutrons et des corrections à effectuer afin d'améliorer l'efficacité de détection. Le second aborde les modifications sur les détecteurs composés de scintillateurs CsI(Tl). Finalement, le troisième et dernier chapitre porte sur un type de photomultiplicateur à position qui est envisagé dans la composition de la matrice. Ce travail présente une combinaison de simulations effectuées grâce au logiciel GEANT4 et d'expériences en laboratoire. Les résultats des simulations furent utilisés pour obtenir des corrections à des données d'une expérience et à connaître les meilleures corrections potentielles à tester pour les différents détecteurs.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
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".