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Enregistrement W2582541131 · doi:10.1007/jhep02(2017)119

Superheavy thermal dark matter and primordial asymmetries

2017· article· en· W2582541131 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueJournal of High Energy Physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesMinistero dello Sviluppo EconomicoInstitut Périmètre de physique théoriqueIndustry CanadaGovernment of Canada
Mots-clésDark matterScalar field dark matterLight dark matterWarm dark matterHot dark matterDark fluidMixed dark matterAsymmetry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The early universe could feature multiple reheating events, leading to jumps in the visible sector entropy density that dilute both particle asymmetries and the number density of frozen-out states. In fact, late time entropy jumps are usually required in models of Affleck-Dine baryogenesis, which typically produces an initial particle-antiparticle asymmetry that is much too large. An important consequence of late time dilution, is that a smaller dark matter annihilation cross section is needed to obtain the observed dark matter relic density. For cosmologies with high scale baryogenesis, followed by radiation-dominated dark matter freeze-out, we show that the perturbative unitarity mass bound on thermal relic dark matter is relaxed to 1010 GeV. We proceed to study superheavy asym-metric dark matter models, made possible by a sizable entropy injection after dark matter freeze-out, and identify how the Affleck-Dine mechanism would generate the baryon and dark asymmetries.

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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,453
Score d'incertitude au seuil0,442

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 GPT0,216
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations58
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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