A method for searching for ultrarelativistic magnetic monopoles with the Very Energetic Radiation Imaging Telescope Array System (VERITAS)
Bibliographic record
Abstract
Les monopôles magnétiques (MM) sont des particles hypothétiques qui ne portent qu'un seul pôle nord ou sud magnétique. En deçà d'une certaine masse (<10^8 GeV/c^2), les MM cosmiques pourraient bien être accélérés à des vitesses ultrarelativistes (γ > 10^3) grâce aux champs magnétiques galactiques, sur de grandes échelles de temps. Si l'une de ces particules de charge magnétique traversait la Terre, elle émettrait vraisemblablement un rayonnement Tcherenkov dans l'atmosphère avec une intensité 4700 fois supérieure à ce que ferait une particule utlrarelativiste de charge électrique élémentaire. Les télescopes à imagerie Tcherenkov atmosphériques, conçus pour détecter les rayons gamma de très haute énergie par le rayonnement Tcherenkov émis lorsqu'ils produisent des cascades électromagnétiques, devraient aussi être capables de détecter les MM ultrarelativistes. Dans cet ouvrage, des simulations de MM ultrarelativistes dans l'atmosphère sont construites avec le programme Cosmic Ray Simulations for Kascade (CORSIKA) afin d'étudier la façon dont leur signal serait détectable par le réseau Very Energetic Radiation Imaging Telescope Array System (VERITAS). Une recherche spécialisée dans les archives de VERITAS est aussi abordée
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| 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) | 0.009 | 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".