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Enregistrement W2962170852 · doi:10.3204/pubdb-2018-02683

Impact of vacuum stability, perturbativity and XENON1T on global fits of $\mathbb{Z}_2$ and $\mathbb{Z}_3$ scalar singlet dark matter

2018· article· en· W2962170852 sur OpenAlexafffund
Peter Athron, Jonathan M. Cornell, Felix Kahlhoefer, James H. McKay, Pat Scott, Sebastian Wild

Notice bibliographique

RevueDESY (CERN, DESY, Fermilab, IHEP, and SLAC) · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilScience and Technology Facilities CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEngineering and Physical Sciences Research CouncilDeutsche ForschungsgemeinschaftPartnership for Advanced Computing in Europe AISBLH2020 European Research CouncilImperial College London
Mots-clésScalar (mathematics)PhysicsStability (learning theory)Singlet stateDark matterParticle physicsMathematical physicsMathematicsQuantum mechanicsComputer scienceGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<strong>Supplementary Data</strong> <em>Impact of vacuum stability, perturbativity and XENON1T on global fits of Z<sub>2</sub> and Z<sub>3</sub> scalar singlet dark matter</em> <em>arXiv:</em><em>1806.11281</em> The files in this record contain data for the scalar singlet dark matter models considered in the GAMBIT "Scalar singlet Mark II" paper. The files consist of 30 regular YAML files <code>StandardModel_SLHA2_scan.yaml</code>, a universal YAML fragment included from the other YAML files 14 hdf5 files. 8 of these correspond to the complete set of combined samples for each fit. These 8 fits are generated from all binary permutations of three run properties: Z2 or Z3 model, with or without absolute vacuum stability demanded, and with constraints from the 2017 or 2018 XENON1T data. These 8 hdf5 files are used to generate the profile likelihood plots in the paper. The other 6 hdf5 files are the results of T-Walk runs, and are used to generate the posterior pdfs in the paper. Some example pip files for producing plots from the hdf5 files using pippi A tarball <code>best_fits_yaml.tar.gz</code> containing YAML files of the best-fit point in each of the 8 fits. The files follow the naming scheme <code>SingletDM_[model]_[slice]_[vacuum]_[xenon]_[prior]_[scanner].yaml</code>. model: <code>Z2</code> or <code>Z3</code> slice: <code>full</code>, <code>lowmass</code>, <code>neck</code> or absent (for hdf5 files) vacuum: <code>ms</code> (metastable) or <code>vs</code> (absolute vacuum stability) prior: <code>logmu3</code>, <code>flatmu3</code> or absent (for Z<sub>2</sub> scans) scanner: <code>TWalk</code> or absent (implies Diver scans in the case of YAML files, and indicates merged samples potentially from both Diver and T-Walk in the case of hdf5 files) A few caveats to keep in mind: The YAML files are designed to work with GAMBIT 1.2.0, commit e4d3f739, and the pip files are tested with pippi 2.1, commit c094b8c8. They may or may not work with later versions of either software (but you can of course always obtain the version that they do work with via the git history). The pip files are examples only. Users wishing to reproduce the more advanced plots in any of the GAMBIT papers should contact us for tips or scripts, or experiment for themselves. Many of these scripts are in multiple parts and require undocumented manual interventions and steps in order to implement various plot-specific customisations, so please don't expect the same level of polish as for files provided here or in the GAMBIT repo.

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)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,242 · 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'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

Citations37
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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