Combined search for neutrinos from dark matter self-annihilation in the Galactic Center with ANTARES and IceCube
Notice bibliographique
Résumé
We present the results of the first combined dark matter search targeting the Galactic Center using the ANTARES and IceCube neutrino telescopes. For dark matter particles with masses from 50 to 1000 GeV, the sensitivities on the self-annihilation cross section set by ANTARES and IceCube are comparable, making this mass range particularly interesting for a joint analysis. Dark matter self-annihilation through the ${\ensuremath{\tau}}^{+}{\ensuremath{\tau}}^{\ensuremath{-}}$, ${\ensuremath{\mu}}^{+}{\ensuremath{\mu}}^{\ensuremath{-}}$, $b\overline{b}$, and ${W}^{+}{W}^{\ensuremath{-}}$ channels is considered for both the Navarro-Frenk-White and Burkert halo profiles. In the combination of 2101.6 days of ANTARES data and 1007 days of IceCube data, no excess over the expected background is observed. Limits on the thermally averaged dark matter annihilation cross section $⟨{\ensuremath{\sigma}}_{A}\ensuremath{\upsilon}⟩$ are set. These limits present an improvement of up to a factor of 2 in the studied dark matter mass range with respect to the individual limits published by both collaborations. When considering dark matter particles with a mass of 200 GeV annihilating through the ${\ensuremath{\tau}}^{+}{\ensuremath{\tau}}^{\ensuremath{-}}$ channel, the value obtained for the limit is $7.44\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}{10}^{\ensuremath{-}24}\text{ }\text{ }{\mathrm{cm}}^{3}\text{ }{\mathrm{s}}^{\ensuremath{-}1}$ for the Navarro-Frenk-White halo profile. For the purpose of this joint analysis, the model parameters and the likelihood are unified, providing a benchmark for forthcoming dark matter searches performed by neutrino telescopes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».