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Enregistrement W2011807349 · doi:10.1103/physrevd.71.115013

Massive neutrinos and (heterotic) string theory

2005· article· en· W2011807349 sur OpenAlexaff
Joel Giedt, Gordon Kane, Paul Langacker, Brent Nelson

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D. Particles, fields, gravitation, and cosmology/Physical review. D, Particles, fields, gravitation, and cosmology · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle physics theoretical and experimental studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeterotic string theoryPhysicsParticle physicsString (physics)Seesaw mechanismNeutrinoTheoretical physicsNon-critical string theorySeesaw molecular geometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

String theories in principle address the origin and values of the quark and lepton masses. Perhaps the small values of neutrino masses could be explained generically in string theory even if it is more difficult to calculate individual values, or perhaps some string constructions could be favored by generating small neutrino masses. We examine this issue in the context of the well-known three-family standard-like ${Z}_{3}$ heterotic orbifolds, where the theory is well enough known to construct the corresponding operators allowed by string selection rules, and analyze the D- and F-flatness conditions. Surprisingly, we find that a simple seesaw mechanism does not arise. It is not clear whether this is a property of this construction, or of orbifolds more generally, or of string theory itself. Extended seesaw mechanisms may be allowed; more analysis will be needed to settle that issue. We briefly speculate on their form if allowed and on the possibility of alternatives, such as small Dirac masses and triplet seesaws. The smallness of neutrino masses may be a powerful probe of string constructions in general. We also find further evidence that there are only 20 inequivalent models in this class, which affects the counting of string vacua.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,303 · 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.

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

Citations61
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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