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Enregistrement W4320720708 · doi:10.48550/arxiv.2302.05410

Semi-Visible Dark Photon Phenomenology at the GeV Scale

2023· preprint· en· W4320720708 sur OpenAlexaff
Asli M. Abdullahi, Matheus Hostert, Daniele Massaro, Silvia Pascoli

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeEuropean Commission
Mots-clésPhysicsDark photonParticle physicsDark matterMissing energyParameter spacePhotonLeptonPhenomenology (philosophy)MuonFermionContext (archaeology)Physics beyond the Standard ModelNuclear physicsElectronQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In rich dark sector models, dark photons heavier than tens of MeV can behave as semi-visible particles: their decays contain both visible and invisible final states. We present models containing multiple dark fermions which allow for such decays and inscribe them in the context of inelastic dark matter and heavy neutral leptons scenarios. Our models represent a generalization of the traditional inelastic dark matter model by means of a charge conjugation symmetry. We revisit constraints on dark photons from $e^+e^-$ colliders and fixed target experiments, including the effect of analysis vetoes on semi-visible decays, $A^\prime \to ψ_i (ψ_j \to ψ_k \ell^+\ell^-)$. We find that in some cases, the BaBar and NA64 experiments no longer exclude large kinetic mixing, $\varepsilon \sim 10^{-2}$, and, specifically, the related explanation of the discrepancy in the muon $(g-2)$. This reopens an interesting window in parameter space for dark photons with exciting discovery prospects. We point out that a modified missing-energy search at NA64 can target short-lived $A^\prime$ decays and directly probe the newly-open parameter space.

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)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,188
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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