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Enregistrement W3030735633 · doi:10.1103/physrevd.102.091101

Constraints on low-mass, relic dark matter candidates from a surface-operated SuperCDMS single-charge sensitive detector

2020· article· en· W3030735633 sur OpenAlexafffund
D. W. P. Amaral, T. Aralis, T. Aramaki, I. J. Arnquist, E. Azadbakht, S. Banik, D. Barker, C. Bathurst, D. Bauer, L. V. S. Bezerra, R. Bhattacharyya, Tobias Binder, M. A. Bowles, P. L. Brink, R. Bunker, B. Cabrera, R. Calkins, R. A. Cameron, C. Cartaro, D. G. Cerdeño, Y.-Y. Chang, R. Chen, N. Chott, J. Cooley, H. Coombes, Jacqueline Corbett, P. Cushman, F. De Brienne, M. L. di Vacri, M. D. Diamond, E. Fascione, E. Figueroa‐Feliciano, C. W. Fink, K. Fouts, M. Fritts, G. Gerbier, R. Germond, M. Ghaith, S. R. Golwala, H. R. Harris, Nick Herbert, B. A. Hines, M. Hollister, Z. Hong, E. W. Hoppe, L. Hsu, M. E. Huber, V. Iyer, D. Jardin, A. Jastram, M. H. Kelsey, A. Kubik, N. A. Kurinsky, R. E. Lawrence, A. Li, B. Loer, E. Lopez Asamar, P. Lukens, Danika Marina Macdonell, D. B. MacFarlane, R. Mahapatra, V. Mandic, N. Mast, A. Mayer, Eva Michaud, E. Michielin, N. Mirabolfathi, B. Mohanty, J. D. Morales Mendoza, S.S. Nagorny, J. K. Nelson, H. Neog, V. Novati, J. L. Orrell, S. M. Oser, W. A. Page, P. Pakarha, R. Partridge, R. Podviianiuk, F. Ponce, S. S. Poudel, M. Pyle, W. Rau, E. Reid, R. Ren, T. Reynolds, A. Roberts, Alan Robinson, H. E. Rogers, T. Saab, B. Sadoulet, J. Sander, Amirmohammad Sattari, R. W. Schnee, S. Scorza, B. Serfass, D. J. Sincavage, C. Stanford, M. Stein, John Street, D. Toback, R. Underwood, S. Verma, A. N. Villano, B. von Krosigk, S. L. Watkins, L. Wills, J. S. Wilson, M. J. Wilson, J. Winchell, D. H. Wright, S. Yellin, Betty Young, To Chin Yu, E. Zhang, H. G. Zhang, X. Zhao, Liang Zheng

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D/Physical review. D. · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensUniversité de MontréalQueen's UniversityUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoTRIUMF
Organismes subventionnairesSLAC National Accelerator LaboratoryPacific Northwest National LaboratoryDeutsche ForschungsgemeinschaftNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDepartment of Atomic Energy, Government of IndiaBattelleDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, IndiaFermilabHigh Energy PhysicsU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsDark matterElectronAtomic physicsDetectorKinetic energyParticle physicsNuclear physicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents an analysis and the resulting limits on light dark matter inelastically scattering off of electrons, and on dark photon and axionlike particle absorption, using a second-generation SuperCDMS high-voltage eV-resolution detector. The 0.93 g Si detector achieved a 3 eV phonon energy resolution; for a detector bias of 100 V, this corresponds to a charge resolution of 3% of a single electron-hole pair. The energy spectrum is reported from a blind analysis with 1.2 g-days of exposure acquired in an above-ground laboratory. With charge carrier trapping and impact ionization effects incorporated into the dark matter signal models, the dark matter-electron cross section ${\overline{\ensuremath{\sigma}}}_{e}$ is constrained for dark matter masses from 0.5 to ${10}^{4}\text{ }\text{ }\mathrm{MeV}/{c}^{2}$; in the mass range from 1.2 to $50\text{ }\text{ }\mathrm{eV}/{c}^{2}$ the dark photon kinetic mixing parameter $ϵ$ and the axioelectric coupling constant ${g}_{ae}$ are constrained. The minimum 90% confidence-level upper limits within the above-mentioned mass ranges are ${\overline{\ensuremath{\sigma}}}_{e}=8.7\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}{10}^{\ensuremath{-}34}\text{ }\text{ }{\mathrm{cm}}^{2}$, $ϵ=3.3\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}{10}^{\ensuremath{-}14}$, and ${g}_{ae}=1.0\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}{10}^{\ensuremath{-}9}$.

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations168
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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