MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4285025807 · doi:10.1103/physrevlett.129.031301

Improved bounds on ultralight scalar dark matter in the radio-frequency range

2022· article· en· W4285025807 sur OpenAlexfundno aff
Oleg Tretiak, Xue Zhang, Nataniel L. Figueroa, D. Antypas, A. Brogna, Abhishek Banerjee, Gilad Pérez, Dmitry Budker

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFriedrich Wilhelm Frank og hustru Angelina Franks MindelegatJohannes Gutenberg-Universität MainzAzrieli FoundationIsrael Science FoundationGerman-Israeli Foundation for Scientific Research and DevelopmentHorizon 2020 Framework ProgrammeDeutsche ForschungsgemeinschaftUnited States-Israel Binational Science FoundationH2020 European Research CouncilMinerva FoundationHelmholtz-Gemeinschaft
Mots-clésPhysicsDark matterEquivalence (formal languages)Scalar (mathematics)Range (aeronautics)ElectronPhotonTheoretical physicsAstrophysicsComputational physicsQuantum mechanicsPhilosophyMathematicsAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a search for fundamental constant oscillations in the range $20$~kHz-$100$ MHz, that may arise within models for ultralight dark matter (UDM). Using two independent, significantly upgraded optical-spectroscopy apparatus, we achieve up to $\times$1000 greater sensitivity in the search relative to previous work. We report no observation of UDM and thus constrain respective couplings to electrons and photons within the investigated UDM particle mass range $8\cdot 10^{-11}-4\cdot 10^{-7}$ eV. The constraints significantly exceed previously set bounds, and as we show, may surpass in future experiments those provided by equivalence-principle experiments in a specific case regarding the combination of UDM couplings probed by the latter.

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)0,010
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,162
Écart entre enseignants0,143 · 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

Citations49
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuearXiv (Cornell University)Même sujetDark Matter and Cosmic PhenomenaTravaux en français237 207