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Enregistrement W2471158794 · doi:10.1007/jhep12(2016)039

Phases of cannibal dark matter

2016· article· en· W2471158794 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJournal of High Energy Physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensInstitute of Particle Physics
Organismes subventionnairesAspen Center for PhysicsU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésDark matterHidden sectorScalar field dark matterLight dark matterMixed dark matterWarm dark matterHot dark matter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A hidden sector with a mass gap undergoes an epoch of cannibalism if number changing interactions are active when the temperature drops below the mass of the lightest hidden particle. During cannibalism, the hidden sector temperature decreases only logarithmically with the scale factor. We consider the possibility that dark matter resides in a hidden sector that underwent cannibalism, and has relic density set by the freeze-out of two-to-two annihilations. We identify three novel phases, depending on the behavior of the hidden sector when dark matter freezes out. During the cannibal phase, dark matter annihilations decouple while the hidden sector is cannibalizing. During the chemical phase, only two-to-two interactions are active and the total number of hidden particles is conserved. During the one way phase, the dark matter annihilation products decay out of equilibrium, suppressing the production of dark matter from inverse annihilations. We map out the distinct phenomenology of each phase, which includes a boosted dark matter annihilation rate, new relativistic degrees of freedom, warm dark matter, and observable distortions to the spectrum of the cosmic microwave background.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,637
Score d'incertitude au seuil0,286

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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,206 · 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'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

Citations90
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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