Dark kinetic heating of neutron stars from contact interactions with relativistic targets
Notice bibliographique
Résumé
Dark matter can capture in neutron stars from scattering off ultrarelativistic electrons. We present a method to calculate the capture rate on degenerate targets with ultrarelativistic momenta in a compact astronomical object. Our treatment accounts for the target momentum and the Fermi degeneracy of the system. We derive scaling relations for scattering with relativistic targets and confirm consistency with the nonrelativistic limit and Lorentz invariance. The potential observation of kinetic heating of neutron stars has a larger discovery reach for dark matter--lepton interactions than conventional terrestrial direct detection experiments. We map this reach onto a set of bosonic and fermionic effective contact interactions between dark matter and leptons as well as nucleons. We show the results for the contact operators up to dimension-six for spin-0 and spin-$1/2$ dark matter interactions with relativistic as well as nonrelativistic Standard Model fermions. Highlights of this program in the case of vector mediated interactions are presented in a companion article [Joglekar et al., Phys. Lett. B 809, 135767 (2020)]. Our method is generalizable to dark matter scattering in any degenerate medium where the Pauli exclusion principle leads to relativistic targets with a constrained phase space for scattering.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».