MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7132137877

Dark matter search with optomechanical sensors

2021· dissertation· hr· W7132137877 on OpenAlexaboutno aff
Martin Markanović

Bibliographic record

VenuePHYRI Repository · 2021
Typedissertation
Languagehr
FieldEngineering
TopicAstronomical Observations and Instrumentation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCroatianCenter (category theory)Portuguese
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Direktno opažanje interakcije čestica tamne tvari sa zemaljskim detektorom još uvijek je neriješen eksperimentalni problem. Iz teorijskih razmatranja očekuje se godišnja, sinusoidalna modulacija signala čestica tamne tvari jer se sustav Sunce - Zemlja giba prema hipotetiziranom halou tamne tvari naše galaksije. Zemlja ima dodatno, relativno gibanje u tom sustavu, pri kojem ljeti ide prema halou, a zimi od haloa. Modulacija signala moguća je i na dnevnoj razini, s obzirom da je planet Zemlja u jednom dijelu dana između detektora i izvora, a to pak ovisi o tom koliki je udarni presjek čestica tamne tvari i prolaze li kroz Zemlju neometano ili se ipak dio toka deponira tj. smanji. Na Odjelu za fiziku Sveučilišta u Rijeci, razvijen je optomehanički senzor koji je modificirani Michelsonov interferometar, u kojem je jedno od zrcala zamijenjeno silicij nitridnom membranom (Norcada, Canada), presvučenom tankim slojem platine (13nm), osjetljivom na vrlo sitne podražaje (jako malu silu ili tok ˇcestica). Promjene u ponašanju membrane se očituju u promjenama pruga interferencije, koje se mogu detektirati tehnikom homodinom. U ovom radu kalibriran je detektor i karakteriziran njegov odziv na promjene temperature, tlaka i nezavisnog izvora zračenja. Nadalje, prikupljani su podaci u razdoblju od deset mjeseci kako bi se ispitalo postoje li dnevne i/ili godišnje modulacije signala te postoji li mogućnost uporabe senzora za pojedinačnu detekciju čestica. Podaci su analizirani u posebno razvijenom programu razvijenom u jeziku LabVIEW. Naši rezultati upućuju na veliku osjetljivost silicij nitridne membrane koja pokazuje odziv na temperaturu (povećanje od 1 ◦C smanjuje rezonantnu frekvenciju za oko 10 Hz) i tlak. Ukupni, desetomjesečni set podataka pokazuje povećanje rezonantne frekvencije od oko 150 Hz koje se ne dovodi u vezu s utjecajem temperature i tlaka. Iako je ovaj rezultat daleko od konačne potvrde početne hipoteze i neosporne detekcije čestica tamne tvari, činjenica je da se membranom detektira sila na membranu, odnosno zračenje nepoznatog porijekla koje ima periodičan karakter. Ta periodičnost blago korelira s hipotezom o godišnjoj i dnevnoj modulaciji signala toka ˇcestica tamne tvari iz galaktičkog haloa. Potrebno je izvršiti dodatni set mjerenja za ispitivanje sinusoidalnosti perioda frekvencije. Detektiran je i vrlo intrigantan događaj, sa drastičnim povećanjem amplitude membrane, a za koji su odbačene mogućnosti da je posljedica atmosferskog, seizmološkog, ljudskog i drugih faktora. Pretpostavka je da se radi o pojedinačnoj detekciji čestice, koja bi mogla biti i čestica tamne tvari. Za daljnje utvrđivanje valjanosti rezultata potrebna su dodatna i duža mjerenja, modifikacije eksperimentalnog postava i automatiziranje analize korištenjem programa Python i superračunala BURA.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.004
Threshold uncertainty score0.013

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.233
Teacher spread0.224 · 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 designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venuePHYRI RepositorySame topicAstronomical Observations and InstrumentationFrench-language works237,207