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Enregistrement W2896143822 · doi:10.1016/j.dark.2019.100351

LHC Dark Matter Working Group: Next-generation spin-0 dark matter models

2019· article· en· W2896143822 sur OpenAlexaff
Tomohiro Abe, Y. Afik, Andreas Albert, Christopher Anelli, L. Barak, Martin Bauer, J. K. Behr, Nicole F. Bell, A. Boveia, O. Brandt, Giorgio Busoni, Linda M. Carpenter, Yu-Heng Chen, C. Doglioni, A. A. Elliot, Motoko Fujiwara, M. H. Genest, R. Gerosa, Stefania Gori, Johanna Gramling, A. Grohsjean, G. Gustavino, K. Hahn, Ulrich Haisch, L. Henkelmann, Junji Hisano, Anders Huitfeldt, V. Ippolito, Felix Kahlhoefer, G. Landsberg, S. Lowette, Benedikt Maier, Fabio Maltoni, Margarete Muehlleitner, José Miguel No, P. Pani, G. Polesello, D. Price, Tania Robens, G. Rovelli, Y. Rozen, Isaac W. Sanderson, Rui Santos, Stanislava Sevova, David Sperka, K. Sung, Tim M. P. Tait, K. Terashi, F. C. Ungaro, Eleni Vryonidou, S. S. Yu, S. L. Wu, C. Zhou

Notice bibliographique

RevuePhysics of the Dark Universe · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle physics theoretical and experimental studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesKavli Institute for Theoretical Physics, University of California, Santa BarbaraHorizon 2020Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovaciós AlapEuropean Research CouncilHelmholtz AssociationVetenskapsrådetJapan Society for the Promotion of ScienceHorizon 2020 Framework ProgrammeUnited States-Israel Binational Science FoundationIsrael Science FoundationNarodowym Centrum NaukiNarodowe Centrum NaukiBundesministerium für Bildung und ForschungBundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und VerbraucherschutzAspen Center for PhysicsMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyU.S. Department of EnergyEuropean CommissionCERNScience and Technology Facilities CouncilSvenska Forskningsrådet FormasComunidad de MadridNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsLarge Hadron ColliderDark matterParticle physicsPseudoscalarParameter spacePhenomenology (philosophy)Atlas (anatomy)Missing energyPhysics beyond the Standard ModelNuclear physicsMesonStatisticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dark matter (DM) simplified models are by now commonly used by the ATLAS and CMS Collaborations to interpret searches for missing transverse energy (ETmiss). The coherent use of these models sharpened the LHC DM search program, especially in the presentation of its results and their comparison to DM direct-detection (DD) and indirect-detection (ID) experiments. However, the community has been aware of the limitations of the DM simplified models, in particular the lack of theoretical consistency of some of them and their restricted phenomenology leading to the relevance of only a small subset of ETmiss signatures. This document from the LHC Dark Matter Working Group identifies an example of a next-generation DM model, called 2HDM+a, that provides the simplest theoretically consistent extension of the DM pseudoscalar simplified model. A comprehensive study of the phenomenology of the 2HDM+a model is presented, including a discussion of the rich and intricate pattern of mono-X signatures and the relevance of other DM as well as non-DM experiments. Based on our discussions, a set of recommended scans are proposed to explore the parameter space of the 2HDM+a model through LHC searches. The exclusion limits obtained from the proposed scans can be consistently compared to the constraints on the 2HDM+a model that derive from DD, ID and the DM relic density.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,235
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 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

Citations89
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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