研究者が「Born‑spreading」という手法を公開し、MC@NLO と FxFx という二つの主要なマージング手法でショワ開始スケールを一貫して設定できるようにした。この手法は、負ウエイトのイベント割合を減らすが、物理予測にはバイアスを与えない。

Born‑spreading では、Born レベル（最初の衝突）の寄与を放出変数全体に再分配し、負の寄与が集中する領域に集中させる。これにより、単一の参照スケールと減衰確率関数 D(q; μ1, μ2) を用いてショワ開始スケール、カラー流れ、MC カウンタタームを一元的に決定する。

W+jets（最大2つのジャット）の生成でテストすると、従来の実装と比べ、負ウエイトの割合が半分になるだけでなく、イベント生成速度も6倍に向上する。さらに、Drell‑Yan やヒッグス生成では負ウエイトの割合がほぼ半減、トップクォークプロセスでは最大3％ポイントの減少が確認される。

ただし、Born‑spreading には固定の CPU 負荷が発生し、サンプルサイズが大きい場合は13–31％の時間増加がある。これは ρ 関数の最適化と統計グリッドの再調整によるもので、物理結果自体には影響しない。

この結果は、LHC のイベントシミュレーションを効率化しつつ、精度を保つことができることを示している。