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Enregistrement W3180183447 · doi:10.1093/mnras/stab3756

Prospects of discovering subsolar primordial black holes using the stochastic gravitational wave background from third-generation detectors

2021· preprint· en· W3180183447 sur OpenAlexaff
Suvodip Mukherjee, Matthew S. P. Meinema, Joseph Silk

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2021
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCosmology and Gravitation Theories
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesCollege of Natural Resources and Sciences, Humboldt State UniversityInstituto Nazionale di Fisica NucleareNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekMinisterie van Onderwijs, Cultuur en WetenschapNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsPrimordial black holeAstrophysicsEinstein TelescopeRedshiftDark matterGravitational waveSolar massGravitational wave backgroundBinary black holeCosmic microwave backgroundGalaxyQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Primordial black holes (PBHs) are dark matter candidates that span broad mass ranges from 10−17 M⊙ to ∼100 M⊙. We show that the stochastic gravitational wave background can be a powerful window for the detection of subsolar mass PBHs and shed light on their formation channel via third-generation gravitational wave detectors such as Cosmic Explorer and the Einstein Telescope. By using the mass distribution of the compact objects and the redshift evolution of the merger rates, we can distinguish astrophysical sources from PBHs and will be able to constrain the fraction of subsolar mass PBHs ≤1 M⊙ in the form of dark matter $f_\mathrm{PBH}\le 1{{\ \rm per\ cent}}$ at $68{{\ \rm per\ cent}}$ C.L. even for a pessimistic value of a binary suppression factor. In the absence of any suppression of the merger rate, constraints on fPBH will be less than $0.001{{\ \rm per\ cent}}$. Furthermore, we will be able to measure the redshift evolution of the PBH merger rate with about $1{{\ \rm per\ cent}}$ accuracy, making it possible to uniquely distinguish between the Poisson and clustered PBH scenarios.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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