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Enregistrement W1509168094 · doi:10.1086/319636

MACHO Project Limits on Black Hole Dark Matter in the 1–30 [ITAL]M[/ITAL][TINF]⊙[/TINF] Range

2001· article· en· W1509168094 sur OpenAlexaff
C. Alcock, R. A. Allsman, D. R. Alves, T. S. Axelrod, A. C. Becker, D. P. Bennett, K. H. Cook, Neal Dalal, A. J. Drake, K. C. Freeman, Marla Geha, K. Griest, M. J. Lehner, S. L. Marshall, D. Minniti, C. A. Nelson, B. A. Peterson, Piotr Popowski, M. R. Pratt, Peter J. Quinn, C. W. Stubbs, William J. Sutherland, A. Tomaney, T. Vandehei, D. L. Welch

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2001
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGravitational microlensingPhysicsDark matterAstrophysicsHaloDark matter haloGalactic haloLarge Magellanic CloudBaryonic dark matterAstronomyGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report on a search for long-duration microlensing events toward the Large Magellanic Cloud. We find none and therefore put limits on the contribution of high-mass objects to the Galactic dark matter. At a 95% confidence level, we exclude objects in the mass range of 0.3-30.0 M ☉ from contributing more than 4 × 10 11 M ☉ to the Galactic halo. Combined with earlier results, this means that objects with masses under 30 M ☉ cannot make up the entire dark matter halo if the halo is of typical size. For a typical dark halo, objects with masses under 10 M ☉ contribute less than 40% of the dark matter.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,005

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations343
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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