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Enregistrement W2963376959 · doi:10.1007/jhep08(2018)079

Exponentially light dark matter from coannihilation

2018· article· en· W2963376959 sur OpenAlexaff
Raffaele Tito D’Agnolo, Cristina Mondino, Joshua T. Ruderman, Po-Jen Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of High Energy Physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensInstitute of Particle Physics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsDark matterParticle physicsLight dark matterMixed dark matterWarm dark matterScalar field dark matterHot dark matterCosmic microwave backgroundAstrophysicsCosmologyDark energyQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A bstract Dark matter may be a thermal relic whose abundance is set by mutual annihilations among multiple species. Traditionally, this coannihilation scenario has been applied to weak scale dark matter that is highly degenerate with other states. We show that coannihilation among states with split masses points to dark matter that is exponentially lighter than the weak scale, down to the keV scale. We highlight the regime where dark matter does not participate in the annihilations that dilute its number density. In this “sterile coannihilation” limit, the dark matter relic density is independent of its couplings, implying a broad parameter space of thermal relic targets for future experiments. Light dark matter from coannihilation evades stringent bounds from the cosmic microwave background, but will be tested by future direct detection, fixed target, and long-lived particle experiments.

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 enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil0,475

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations61
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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