The CMSSM and NUHM1 after LHC Run 1
Notice bibliographique
Résumé
We analyze the impact of data from the full Run 1 of the LHC at 7 and 8 TeV on the CMSSM with [Formula: see text] and [Formula: see text] and the NUHM1 with [Formula: see text], incorporating the constraints imposed by other experiments such as precision electroweak measurements, flavour measurements, the cosmological density of cold dark matter and the direct search for the scattering of dark matter particles in the LUX experiment. We use the following results from the LHC experiments: ATLAS searches for events with [Formula: see text] accompanied by jets with the full 7 and 8 TeV data, the ATLAS and CMS measurements of the mass of the Higgs boson, the CMS searches for heavy neutral Higgs bosons and a combination of the LHCb and CMS measurements of [Formula: see text] and [Formula: see text]. Our results are based on samplings of the parameter spaces of the CMSSM for both [Formula: see text] and [Formula: see text] and of the NUHM1 for [Formula: see text] with 6.8[Formula: see text], 6.2[Formula: see text] and 1.6[Formula: see text] points, respectively, obtained using the MultiNest tool. The impact of the Higgs-mass constraint is assessed using FeynHiggs 2.10.0, which provides an improved prediction for the masses of the MSSM Higgs bosons in the region of heavy squark masses. It yields in general larger values of [Formula: see text] than previous versions of FeynHiggs, reducing the pressure on the CMSSM and NUHM1. We find that the global [Formula: see text] functions for the supersymmetric models vary slowly over most of the parameter spaces allowed by the Higgs-mass and the [Formula: see text] searches, with best-fit values that are comparable to the [Formula: see text] for the best Standard Model fit. We provide 95 % CL lower limits on the masses of various sparticles and assess the prospects for observing them during Run 2 of the LHC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».