All-flavour search for neutrinos from dark matter annihilations in the Milky Way with IceCube/DeepCore
Notice bibliographique
Résumé
We present the first IceCube search for a signal of dark matter annihilations in the Milky Way using all-flavour neutrino-induced particle cascades. The analysis focuses on the DeepCore sub-detector of IceCube, and uses the surrounding IceCube strings as a veto region in order to select starting events in the DeepCore volume. We use 329 live-days of data from IceCube operating in its 86-string configuration during 2011–2012. No neutrino excess is found, the final result being compatible with the background-only hypothesis. From this null result, we derive upper limits on the velocity-averaged self-annihilation cross-section, $$\langle \sigma _A \mathrm{v} \rangle $$ , for dark matter candidate masses ranging from 30 GeV up to 10 TeV, assuming both a cuspy and a flat-cored dark matter halo profile. For dark matter masses between 200 GeV and 10 TeV, the results improve on all previous IceCube results on $$\langle \sigma _A \mathrm{v} \rangle $$ , reaching a level of 10 $$^{-23}$$ cm $$^3$$ s $$^{-1}$$ , depending on the annihilation channel assumed, for a cusped NFW profile. The analysis demonstrates that all-flavour searches are competitive with muon channel searches despite the intrinsically worse angular resolution of cascades compared to muon tracks in IceCube.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».