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Enregistrement W2996748500 · doi:10.22323/1.367.0111

Multi-component dark matter from a hidden gauged SU(3)

2019· article· en· W2996748500 sur OpenAlexafffund
Stephen Godfrey, Alexandre Poulin

Notice bibliographique

RevueProceedings of XXIX International Symposium on Lepton Photon Interactions at High Energies — PoS(LeptonPhoton2019) · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhysicsDark matterParameter spaceScalar (mathematics)Benchmark (surveying)Complement (music)Boltzmann constantComponent (thermodynamics)Particle physicsStatistical physicsMathematicsQuantum mechanicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We studied Dark Matter (DM) phenomenology with multiple DM species consisting of both scalar and vector DM particles in the Hidden Gauged SU(3) model of Arcadi et al. Because of the large parameter space in the Hidden Gauged SU(3) model we restrict ourselves to three representative benchmark points, each with multiple DM species. The relic densities for the benchmark points were found using a program developed to solve the coupled Boltzmann equations for an arbitrary number of interacting DM species with two particles in the final state. For each case, we varied the mass of the DM particles and then found the value of the dark SU(3) gauge coupling that gave the correct relic density. We found that in some regions of parameter space, DM would be difficult to observe in direct detection experiments while it would be easier to observe in indirect detection experiments while for other regions of parameter space the situation was reversed. Thus, measurements from both types of experiments complement each other and could help pinpoint the details of the hidden SU(3) model.

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)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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