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Enregistrement W2963359709 · doi:10.48550/arxiv.0911.0414

Hierarchy in the Phase Space and Dark Matter Astronomy

2009· article· en· W2963359709 sur OpenAlexaff
Niayesh Afshordi, Roya Mohayaee, Edmund Bertschinger

Notice bibliographique

RevueDSpace@MIT (Massachusetts Institute of Technology) · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsDark matterDark matter haloAstrophysicsHaloWarm dark matterScalar field dark matterCold dark matterGalactic haloCuspy halo problemHot dark matterAstronomyGalaxyDark energyCosmology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We develop a theoretical framework for describing the hierarchical structure of the phase space of cold dark matter haloes, due to gravitationally bound substructures. Because it includes the full hierarchy of the cold dark matter initial conditions and is hence complementary to the halo model, the stable clustering hypothesis is applied for the first time here to the small-scale phase space structure. As an application, we show that the particle dark matter annihilation signal could be up to two orders of magnitude larger than that of the smooth halo within the Galactic virial radius. The local boost is inversely proportional to the smooth halo density, and thus is O(1) within the solar radius, which could translate into interesting signatures for dark matter direct detection experiments: The temporal correlation of dark matter detection can change by a factor of 2 in the span of 10 years, while there will be significant correlations in the velocity space of dark matter particles. This can introduce O(1) uncertainty in the direction of local dark matter wind, which was believed to be a benchmark of directional dark matter searches or the annual modulation signal.

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)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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