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Enregistrement W2962791055 · doi:10.22323/1.301.0904

The VERITAS Dark Matter Program

2018· article· en· W2962791055 sur OpenAlexaff
B. Zitzer

Notice bibliographique

RevueProceedings of 35th International Cosmic Ray Conference — PoS(ICRC2017) · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsDark matterWeakly interacting massive particlesLight dark matterAstrophysicsAstronomyWarm dark matterGalaxyGalactic CenterAnnihilationCherenkov radiationCold dark matterUniverseRange (aeronautics)Scalar field dark matterParticle physicsCosmologyDark energy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the cosmological paradigm, cold dark matter (DM) dominates the mass content of the Universe and is present at every scale. Candidates for DM include many extensions of the Standard Model with weakly interacting massive particles (WIMPs) in the mass range from ~10 GeV to greater than 10 TeV. The self-annihilation or decay of WIMPs in astrophysical regions of high DM density can produce secondary particles including very-high-energy (VHE; E>100 GeV) gamma rays. VERITAS, an array of atmospheric Cherenkov telescopes, sensitive to VHE gamma rays in the 85 GeV-30 TeV energy range, has been utilized for indirect DM searches. Astrophysical candidates for indirect DM detection by VERITAS are dwarf spheroidal galaxies (dSphs) of the Local Group and the Galactic Center, among others. This is a report on the current status of VERITAS observations of dark matter targets and the results of a combined search of four dSphs.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,598
Score d'incertitude au seuil0,812

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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