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Enregistrement W3083237844 · doi:10.1103/physrevd.103.123508

Strengthening the bound on the mass of the lightest neutrino with terrestrial and cosmological experiments

2021· article· en· W3083237844 sur OpenAlexafffund
Patrick Stöcker, Csaba Balázs, Sanjay Bloor, Torsten Bringmann, Tomás E. Gonzalo, Will Handley, Selim C. Hotinli, Cullan Howlett, Felix Kahlhoefer, Janina J. Renk, Pat Scott, Aaron C. Vincent, M. J. White

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D/Physical review. D. · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensQueen's UniversityArthur B. McDonald-Canadian Astroparticle Physics Research InstitutePerimeter Institute
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilOntario Ministry of Economic Development, Job Creation and TradeMinistero dello Sviluppo EconomicoRWTH Aachen UniversityVetenskapsrådetUniversity of CambridgeDeutsche ForschungsgemeinschaftCanada Foundation for InnovationPartnership for Advanced Computing in Europe AISBLInnovation, Science and Economic Development Canada
Mots-clésNeutrinoPhysicsParticle physicsUpper and lower boundsLimit (mathematics)Nuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We determine the upper limit on the mass of the lightest neutrino from the most robust recent cosmological and terrestrial data. Marginalizing over possible effective relativistic degrees of freedom at early times (${N}_{\mathrm{eff}}$) and assuming normal mass ordering, the mass of the lightest neutrino is less than 0.037 eV at 95% confidence; with inverted ordering, the bound is 0.042 eV. These results improve upon the strength and robustness of other recent limits and constrain the mass of the lightest neutrino to be barely larger than the largest mass splitting. We show the impacts of realistic mass models and different sources of ${N}_{\mathrm{eff}}$.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,337 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations43
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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