Neutron star observations of pseudoscalar-mediated dark matter
Notice bibliographique
Résumé
Scattering interactions between dark matter and Standard Model states mediated by pseudoscalars are generically challenging to uncover at direct detection experiments due to rates suppressed by powers of the local dark matter velocity ${v}_{\mathrm{DM}}\ensuremath{\sim}{10}^{\ensuremath{-}3}c$. However, they may be observed in the dark matter-induced heating of neutron stars, whose steep gravitational potentials prevent such suppression by accelerating infalling particles to semirelativistic speeds. We investigate this phenomenon in the context of two specific, self-consistent scenarios for pseudoscalars coupled to dark matter, and compare the sensitivity of neutron star heating to bounds from direct searches for the mediators and dark matter. The first ``lighter'' scenario consists of sub-10 GeV mass dark matter mediated by an axionlike particle, while the second ``heavier'' scenario has dark matter above 10 GeV mediated by a dark pseudoscalar that mixes with a pseudoscalar from a two-Higgs doublet (the so-called $2\mathrm{HDM}+a$ model). In both frameworks, we show that imminent measurements of neutron stars will be able to test pseudoscalar-mediated dark matter beyond the reach of direct dark matter searches as well as bounds on the mediators from flavor observables, beam dump experiments, and high-energy colliders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».