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Enregistrement W3110262325 · doi:10.1103/physrevd.102.123002

Dark kinetic heating of neutron stars from contact interactions with relativistic targets

2020· article· en· W3110262325 sur OpenAlexafffund
A. Joglekar, Nirmal Raj, Philip Tañedo, Hai-Bo Yu

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D/Physical review. D. · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensTRIUMF
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAspen Center for PhysicsTRIUMFU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsDark matterFermionPauli exclusion principleNeutron starSpin (aerodynamics)Particle physicsScatteringDegenerate energy levelsAstrophysicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,517
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,342 · 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'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

Citations84
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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