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Enregistrement W2133447898 · doi:10.1103/physrevlett.111.221803

Searching for Light Dark Matter with the SLAC Millicharge Experiment

2013· article· en· W2133447898 sur OpenAlexaff
M. Diamond, P. Schuster

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensPerimeter InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsDark photonDark matterParticle physicsColliderPhotonAnomaly (physics)Beam dumpNuclear physicsSensitivity (control systems)ElectronLight dark matterParameter spacePhysics beyond the Standard ModelStandard Model (mathematical formulation)Scalar field dark matterDark energyGauge (firearms)Beam (structure)AstrophysicsCosmologyOpticsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New sub-GeV gauge forces ("dark photons") that kinetically mix with the photon provide a promising scenario for MeV-GeV dark matter and are the subject of a program of searches at fixed-target and collider facilities around the world. In such models, dark photons produced in collisions may decay invisibly into dark-matter states, thereby evading current searches. We reexamine results of the SLAC mQ electron beam dump experiment designed to search for millicharged particles and find that it was strongly sensitive to any secondary beam of dark matter produced by electron-nucleus collisions in the target. The constraints are competitive for dark photon masses in the ~1-30 MeV range, covering part of the parameter space that can reconcile the apparent (g-2)(μ) anomaly. Simple adjustments to the original SLAC search for millicharges may extend sensitivity to cover a sizable portion of the remaining (g-2)(μ) anomaly-motivated region. The mQ sensitivity is therefore complementary to ongoing searches for visible decays of dark photons. Compared to existing direct-detection searches, mQ sensitivity to electron-dark-matter scattering cross sections is more than an order of magnitude better for a significant range of masses and couplings in simple models.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,354
Score d'incertitude au seuil0,831

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)0,0000,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeSans objet
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

Citations48
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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