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Enregistrement W3123219616 · doi:10.1103/physrevlett.127.151802

Determining Dark-Matter–Electron Scattering Rates from the Dielectric Function

2021· article· en· W3123219616 sur OpenAlexfundno aff
Yonit Hochberg, Yonatan Kahn, Noah Kurinsky, Benjamin V. Lehmann, To Chin Yu, Karl K. Berggren

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFermilabHigh Energy PhysicsOffice of ScienceIsraeli Centers for Research ExcellenceNational Science FoundationAzrieli FoundationUnited States-Israel Binational Science FoundationIsrael Science FoundationPlanning and Budgeting Committee of the Council for Higher Education of IsraelAmerican Physical SocietyAspen Center for PhysicsU.S. Department of EnergyGordon and Betty Moore Foundation
Mots-clésDark matterPhysicsScatteringElectron scatteringDielectric functionElectronDielectricCondensed matter physicsNuclear physicsAstrophysicsOpticsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We show that the rate for dark-matter-electron scattering in an arbitrary material is determined by an experimentally measurable quantity, the complex dielectric function, for any dark matter interaction that couples to electron density. This formulation automatically includes many-body effects, eliminates all systematic theoretical uncertainties on the electronic wave functions, and allows a direct calibration of the spectrum by electromagnetic probes such as infrared spectroscopy, x-ray scattering, and electron energy-loss spectroscopy. Our formalism applies for several common benchmark models, including spin-independent interactions through scalar and vector mediators of arbitrary mass. We discuss the consequences for standard semiconductor and superconductor targets and find that the true reach of superconductor detectors for light mediators exceeds previous estimates by several orders of magnitude, with further enhancements possible due to the low-energy tail of the plasmon. Using a heavy-fermion superconductor as an example, we show how our formulation allows a rapid and systematic investigation of novel electron scattering targets.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,453
Score d'incertitude au seuil0,639

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,244 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations92
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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