MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4384108654 · doi:10.1103/physrevd.108.015015

Directional detection of dark matter with anisotropic response functions

2023· article· en· W4384108654 sur OpenAlexfundno aff
Christian Boyd, Yonit Hochberg, Yonatan Kahn, Eric David Kramer, Noah Kurinsky, Benjamin V. Lehmann, To Chin Yu

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D/Physical review. D. · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilHORIZON EUROPE Framework ProgrammeAzrieli FoundationIsrael Science FoundationUnited States-Israel Binational Science FoundationLos Alamos National LaboratoryEuropean CommissionJosephine De Karman Fellowship TrustLaboratory Directed Research and DevelopmentU.S. Department of Energy
Mots-clésAnisotropyDark matterPhysicsPlasmonDielectric responseScatteringComputational physicsWarm dense matterDielectricElectronOpticsAstrophysicsOptoelectronicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Direct detection for sub-GeV dark matter is developing rapidly, with many novel experimental ideas and theoretical methods emerging. In this work, we extend the dielectric formalism for dark matter scattering to incorporate anisotropic material responses, enabling directionally sensitive experiments with a broad class of target materials. Using a simple model of an anisotropic electron gas, we demonstrate the importance of many-body effects such as the plasmon and show that, even when the dark matter kinetic energies are much smaller than the plasmon energy, the tail of an anisotropic plasmon can still produce a sizable daily modulation. We highlight the relevant experimental techniques required to establish the target response as well as the challenges in extracting a response function which is truly free of modeling uncertainties.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,339 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysical review. D/Physical review. D.Même sujetDark Matter and Cosmic PhenomenaTravaux en français237 207