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Enregistrement W2944838163 · doi:10.1103/physrevd.101.043008

Presupernova neutrinos in large dark matter direct detection experiments

2020· article· en· W2944838163 sur OpenAlexafffund
Nirmal Raj, Volodymyr Takhistov, Samuel J. Witte

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D/Physical review. D. · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensTRIUMF
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilNational Research Council CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHorizon 2020 Framework ProgrammeMinisterio de Economía y CompetitividadTRIUMFU.S. Department of Energy
Mots-clésPhysicsNeutrinoSupernovaDark matterAstrophysicsNeutrino detectorStarsType II supernovaAstronomyParticle physicsNeutrino oscillation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The next Galactic core-collapse supernova (SN) is a highly anticipated observational target for neutrino telescopes. However, even prior to collapse, massive dying stars shine copiously in ``pre-supernova'' (pre-SN) neutrinos, which can potentially act as efficient SN warning alarms and provide novel information about the very last stages of stellar evolution. We explore the sensitivity to pre-SN neutrinos of large-scale direct dark matter detection experiments, which, unlike dedicated neutrino telescopes, take full advantage of coherent neutrino-nucleus scattering. We find that argon-based detectors with target masses of $\mathcal{O}(100)$ tons (i.e., comparable in size to the proposed ARGO experiment) operating at sub-keV thresholds can detect $\mathcal{O}(10--100)$ pre-SN neutrinos coming from a source at a characteristic distance of $\ensuremath{\sim}200\text{ }\text{ }\mathrm{pc}$, such as Betelgeuse ($\ensuremath{\alpha}$ Orionis). Large-scale xenon-based experiments with similarly low thresholds could also be sensitive to pre-SN neutrinos. For a Betelgeuse-type source, large-scale dark matter experiments could provide a SN warning siren $\ensuremath{\sim}10$ hours prior to the explosion. We also comment on the complementarity of large-scale direct dark matter detection experiments and neutrino telescopes in the understanding of core-collapse SN.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,003

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,355 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations31
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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