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Enregistrement W3200037375 · doi:10.3847/2041-8213/ac4dfa

Constraints on Compact Dark Matter from Gravitational Wave Microlensing

2022· article· en· W3200037375 sur OpenAlexafffund
S. Basak, A. Ganguly, K. Haris, S. J. Kapadia, A. K. Mehta, P. Ajith

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesMax-Planck-GesellschaftDepartment of Atomic Energy, Government of IndiaInternational Centre for Theoretical SciencesCanadian Institute for Advanced ResearchTata Institute of Fundamental ResearchSimons Foundation
Mots-clésGravitational microlensingPhysicsDark matterAstrophysicsGravitational waveBinary black holeLIGOBlack hole (networking)ObservableAstronomyPopulationGalaxyComputer scienceQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract If a significant fraction of dark matter is in the form of compact objects, they will cause microlensing effects in the gravitational wave signals observable by LIGO and Virgo. From the nonobservation of microlensing signatures in the binary black hole events from the first two observing runs and the first half of the third observing run, we constrain the fraction of compact dark matter in the mass range 10 2 –10 5 M ⊙ to be less than ≃50%–80% (details depend on the assumed source population properties and the Bayesian priors). These modest constraints will be significantly improved in the next few years with the expected detection of thousands of binary black hole events, providing a new avenue to probe the nature of dark matter.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,888
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,266 · 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'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

Citations58
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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