Reconciling collider signals, dark matter, and the muon anomalous magnetic moment in the supersymmetric U(1)R × U(1)B−L model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We study the low-scale predictions of the supersymmetric model extended by U(1)R × U(1)B−L symmetry, obtained by breaking SO(10) symmetry at GUT scale via a left-right supersymmetric model. Two new singlet Higgs fields $$ \left({\upchi}_R,{\overline{\upchi}}_R\right) $$ χ R χ ¯ R are responsible for the U(1)R × U(1)B−L symmetry breaking to the standard model gauge group. We explore the phenomenology of this model by assuming universal and non-universal boundary conditions at the GUT scale and their effects in obtaining consistency among low-energy observables, dark matter experiments, muon magnetic moment measurements, and Z′ phenomenology. We examine different scenarios with both the lightest neutralino and sneutrino mass eigenstates as dark matter candidates. We explore the collider signals of various scenarios by including relevant benchmarks and exploring their significance versus standard model background. To complement our analysis, we perform recasting of several LHC analyses to verify the credibility of the benchmarks. We find that relaxing the universality conditions at MGUT can significantly improve the agreement of the model against the experimental bounds. While the muon anomalous magnetic moment is found to be the most challenging observable to fit within the model, we identify, allowing for non-universality at the GUT scale, points in the parameter space consistent within 2σ from the average measured value.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».