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Enregistrement W4327810224 · doi:10.1088/1475-7516/2023/07/026

Putting all the X in one basket: Updated X-ray constraints on sub-GeV Dark Matter

2023· article· en· W4327810224 sur OpenAlexfundno aff
Marco Cirelli, N. Fornengo, Jordan Koechler, Elena Pinetti, Brandon Roach

Notice bibliographique

RevueJournal of Cosmology and Astroparticle Physics · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of ScienceIstituto Nazionale di Fisica NucleareUniversità di BolognaMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaFlatiron HealthDipartimenti di EccellenzaYork UniversityHigh Energy PhysicsU.S. Department of Energy
Mots-clésPhysicsAnnihilationDark matterGalaxySigmaPhotonInverseParticle physicsLight dark matterAstrophysicsNuclear physicsRange (aeronautics)Scalar field dark matterCosmologyAstronomyDark energyQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sub-GeV dark matter particles can annihilate or decay producing e ± pairs which upscatter the low-energy photon fields in the Galaxy and generate an X-ray emission (via the Inverse Compton effect). Using X -ray data from Xmm-Newton , Integral , NuStar and Suzaku , we derive new constraints on this class of dark matter (DM). In the annihilation case, our new bounds are the strongest available for DM masses above 180 MeV, reaching 〈 σv 〉 ≲ 10 -28 cm 3 /s for m DM ≃ 1 GeV. In the decay case, our bounds are the strongest to date over a large fraction of the considered mass range, constraining τ ≳ 10 28 s for m DM ≃ 1 GeV and improving by up to 3 orders of magnitude upon existing limits.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,646
Score d'incertitude au seuil0,370

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,228 · 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.

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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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