Conformal calibration and look-elsewhere effect in anomaly detection for new-physics searches
Este artigo propõe uma camada de calibração baseada em predição conformal que transforma escores de anomalia de aprendizado de máquina não calibrados em p-valores locais e globais estatisticamente rigorosos e livres de distribuição, corrigindo efetivamente o erro de modelagem de fundo e o efeito de busca em múltiplos testes (look-elsewhere effect) para prevenir falsas descobertas em buscas de nova física.