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Enregistrement W3209290489 · doi:10.17863/cam.77206

Searching for solar KDAR with DUNE

2021· article· en· W3209290489 sur OpenAlexfundno aff
S. Murphy, Y. Rigaut, J. Aguilar

Notice bibliographique

RevueExplore Bristol Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundInstituto Superior TécnicoNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInstitut National de Physique Nucléaire et de Physique des ParticulesScience and Technology Facilities CouncilHorizon 2020 Framework ProgrammeInstitut de Física d'Altes EnergiesRussian Academy of SciencesGran Sasso Science InstituteIstituto Nazionale di Fisica NucleareJunta de AndalucíaUniversidad de GuanajuatoEuropean CommissionMinisterio de Ciencia e InnovaciónHarish-Chandra Research InstituteCentre National de la Recherche ScientifiqueFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoUniversitat de ValènciaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungInstitute for Research in Fundamental SciencesU.S. Department of EnergyNational Research Foundation of KoreaFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloIstituto Nazionale di Fisica Nucleare Sezione di PadovaUniversità degli Studi di GenovaLaboratori Nazionali del Gran SassoCERNFundação para a Ciência e a TecnologiaUniversidad de GranadaFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de GoiásFermilabUK Research and InnovationNational Science FoundationRoyal SocietyOffice of ScienceUniversity of HyderabadIdaho State UniversityNational Research FoundationUniversidade de LisboaHarvard University
Mots-clésPhysicsNeutrinoDark matterMuonParticle physicsSolar neutrinoNeutrino detectorFlux (metallurgy)Solar neutrino problemRange (aeronautics)AstrophysicsNeutrino oscillation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: The observation of 236 MeV muon neutrinos from kaon-decay-at-rest (KDAR) originating in the core of the Sun would provide a unique signature of dark matter annihilation. Since excellent angle and energy reconstruction are necessary to detect this monoenergetic, directional neutrino flux, DUNE with its vast volume and reconstruction capabilities, is a promising candidate for a KDAR neutrino search. In this work, we evaluate the proposed KDAR neutrino search strategies by realistically modeling both neutrino-nucleus interactions and the response of DUNE. We find that, although reconstruction of the neutrino energy and direction is difficult with current techniques in the relevant energy range, the superb energy resolution, angular resolution, and particle identification offered by DUNE can still permit great signal/background discrimination. Moreover, there are non-standard scenarios in which searches at DUNE for KDAR in the Sun can probe dark matter interactions.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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