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Enregistrement W3026736817 · doi:10.1007/jhep10(2020)084

The dark side of 4321

2020· article· en· W3026736817 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of High Energy Physics · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle physics theoretical and experimental studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de MontréalAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésContext (archaeology)Physics beyond the Standard ModelWIMPGauge (firearms)HomogeneousDark matterColliderWeakly interacting massive particles

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The evidence of Dark Matter (DM) is one of the strongest observational arguments in favor of physics beyond the Standard Model. Despite expectations, a similar evidence has been lacking so far in collider searches, with the possible exception of B-physics discrepancies, a coherent set of persistent deviations in a homogeneous dataset consisting of b → c and b → s semi-leptonic transitions. We explore the question whether DM and the B discrepancies may have a common origin. We do so in the context of the so-called 4321 gauge model, a UV-complete and calculable setup that yields a U1 leptoquark, the by far most successful single mediator able to explain the B anomalies, along with other new gauge bosons, including a Z′. Adding to this setup a ‘minimal’ DM fermionic multiplet, consisting of a 4 under the 4321’s SU(4), we find the resulting model in natural agreement with the relic-density observation and with the most severe direct-detection bounds, in the sense that the parameter space selected by B physics is also the one favored by DM phenomenology. The DM candidate is a particle with a mass in the WIMP range, freeze-out dynamics includes a co-annihilator (the ‘rest’ of the 4 multiplet), and the most important gauge mediator in the DM sector is the Z′.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations26
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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