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Enregistrement W2153372160 · doi:10.1088/1475-7516/2010/10/026

Imperfect dark energy from kinetic gravity braiding

2010· article· en· W2153372160 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJournal of Cosmology and Astroparticle Physics · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCosmology and Gravitation Theories
Établissements canadiensInstitute of Particle Physics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDark energyAttractorScalar (mathematics)Scalar fieldCosmologyEquation of stateImaging phantomKinetic energyMultistability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce a large class of scalar-tensor models with interactions containing the second derivatives of the scalar field but not leading to additional degrees of freedom. These models exhibit peculiar features, such as an essential mixing of scalar and tensor kinetic terms, which we have named kinetic braiding . This braiding causes the scalar stress tensor to deviate from the perfect-fluid form. Cosmology in these models possesses a rich phenomenology, even in the limit where the scalar is an exact Goldstone boson. Generically, there are attractor solutions where the scalar monitors the behaviour of external matter. Because of the kinetic braiding , the position of the attractor depends both on the form of the Lagrangian and on the external energy density. The late-time asymptotic of these cosmologies is a de Sitter state. The scalar can exhibit phantom behaviour and is able to cross the phantom divide with neither ghosts nor gradient instabilities. These features provide a new class of models for Dark Energy. As an example, we study in detail a simple one-parameter model. The possible observational signatures of this model include a sizeable Early Dark Energy and a specific equation of state evolving into the final de-Sitter state from a healthy phantom regime.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,230 · 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'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

Citations645
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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