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Enregistrement W3038720161 · doi:10.1007/jhep05(2021)055

Implications of the XENON1T excess on the dark matter interpretation

2021· article· en· W3038720161 sur OpenAlexafffund
Haider Alhazmi, Doojin Kim, Kyoungchul Kong, Gopolang Mohlabeng, Jong-Chul Park, Seodong Shin

Notice bibliographique

RevueJournal of High Energy Physics · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensArthur B. McDonald-Canadian Astroparticle Physics Research InstitutePerimeter Institute
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOffice of ScienceMinistry of Colleges and UniversitiesNational Research FoundationGovernment of CanadaInstitut Périmètre de physique théoriqueInnovation, Science and Economic Development CanadaNational Research Foundation of KoreaU.S. Department of Energy
Mots-clésDark matterPhysicsScalar (mathematics)ElectronInterpretation (philosophy)Particle physicsNuclear physicsPhilosophyGeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The dark matter interpretation for a recent observation of excessive electron recoil events at the XENON1T detector seems challenging because its velocity is not large enough to give rise to recoiling electrons of $$ \mathcal{O}\left(\mathrm{keV}\right) $$ O keV . Fast-moving or boosted dark matter scenarios are receiving attention as a remedy for this issue, rendering the dark matter interpretation a possibility to explain the anomaly. We investigate various scenarios where such dark matter of spin 0 and 1/2 interacts with electrons via an exchange of vector, axial-vector, pseudo-scalar, or scalar mediators. We find parameter values not only to reproduce the excess but to be consistent with existing bounds. Our study suggests that the scales of mass and coupling parameters preferred by the excess can be mostly affected by the type of mediator, and that significantly boosted dark matter can explain the excess depending on the mediator type and its mass choice. The method proposed in this work is general, and hence readily applicable to the interpretation of observed data in the dark matter direct detection experiment.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 GPT0,220
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations23
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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