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Enregistrement W2796687148 · doi:10.1088/1475-7516/2018/07/061

Probing the nature of dark matter particles with stellar streams

2018· article· en· W2796687148 sur OpenAlexaff
Nilanjan Banik, Gianfranco Bertone, Jo Bovy, Nassim Bozorgnia

Notice bibliographique

RevueJournal of Cosmology and Astroparticle Physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities CouncilNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésPhysicsDark matterAstrophysicsScalar field dark matterCold dark matterHot dark matterWarm dark matterDark fluidAstronomyDark energyLight dark matterCosmology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A key prediction of the standard cosmological model - which relies on the assumption that dark matter is cold, i.e. non-relativistic at the epoch of structure formation - is the existence of a large number of dark matter substructures on sub-galactic scales. This assumption can be tested by studying the perturbations induced by dark matter substructures on cold stellar streams. Here, we study the prospects for discriminating cold from warm dark matter by generating mock data for upcoming astronomical surveys such as the Large Synoptic Survey Telescope (LSST), and reconstructing the properties of the dark matter particle from the perturbations induced on the stellar density profile of a stream. We discuss the statistical and systematic uncertainties, and show that the method should allow to set stringent constraints on the mass of thermal dark matter relics, and possibly to yield an actual measurement of the dark matter particle mass if it is in the O(1) keV range.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,818
Score d'incertitude au seuil0,232

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeObservationnel
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

Citations67
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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