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Enregistrement W2007151103 · doi:10.1139/cjp-2013-0016

A reconstruction of modified holographic Ricci dark energy in <i>f</i>(<i>R</i>, <i>T</i>) gravity

2013· article· en· W2007151103 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCosmology and Gravitation Theories
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDark energyDeceleration parameterHubble's lawRedshiftEquation of stateTime derivativeDark matterPhase (matter)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we consider a recently proposed model of dark energy (DE) know as modified holographic Ricci DE (which is function of the Hubble parameter and its first derivative with respect to cosmic time, t) in light of the f(R, T) model of modified gravity, considering the particular model f(R, T) = μR + νT, with μ and ν constants. The equation of state parameter ω Λ approaches but never reaches the value −1, implying a quintessence-like behavior of the model. The deceleration parameter q passes from decelerated to accelerated phase at a redshift of z ≈ 0.2, showing also a small dependence from the values of the parameters considered. Thanks to the statefinder diagnostic analysis, we observed that the ΛCDM phase for the considered model is attainable. We observed that the fractional energy densities for DE and dark matter, Ω Λ and Ω m , have an increasing and a decreasing pattern, respectively, with the evolution of the universe, indicating an evolution from matter to DE dominated universe. Finally, studying the squared speed of the sound [Formula: see text] for our model, we found that it is classically stable.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations45
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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