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Enregistrement W3067687984 · doi:10.1103/physrevd.103.075002

Silicon carbide detectors for sub-GeV dark matter

2021· article· en· W3067687984 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D/Physical review. D. · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryLaboratory Directed Research and DevelopmentOffice of ScienceIsraeli Centers for Research ExcellenceAzrieli FoundationIsrael Science FoundationUnited States-Israel Binational Science FoundationAlfred P. Sloan FoundationBasic Energy SciencesNational Energy Research Scientific Computing CenterGerman-Israeli Foundation for Scientific Research and DevelopmentFermilabHigh Energy PhysicsU.S. Department of Energy
Mots-clésDark matterSilicon carbideDiamondSiliconDetectorAbsorption (acoustics)Scattering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose the use of silicon carbide (SiC) for direct detection of sub-GeV dark matter. SiC has properties similar to both silicon and diamond but has two key advantages: (i) it is a polar semiconductor which allows sensitivity to a broader range of dark matter candidates; and (ii) it exists in many stable polymorphs with varying physical properties and hence has tunable sensitivity to various dark matter models. We show that SiC is an excellent target to search for electron, nuclear and phonon excitations from scattering of dark matter down to 10 keV in mass, as well as for absorption processes of dark matter down to 10 meV in mass. Combined with its widespread use as an alternative to silicon in other detector technologies and its availability compared to diamond, our results demonstrate that SiC holds much promise as a novel dark matter detector.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,656
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,355 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations95
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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