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Enregistrement W4385972769 · doi:10.1088/1475-7516/2023/08/055

Signatures of primordial black holes in gravitational wave clustering

2023· article· en· W4385972769 sur OpenAlexfundno aff
Sarah Libanore, M. Liguori, Alvise Raccanelli

Notice bibliographique

RevueJournal of Cosmology and Astroparticle Physics · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCosmology and Gravitation Theories
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaAzrieli FoundationDipartimenti di Eccellenza
Mots-clésPrimordial black holePhysicsDark matterAstrophysicsCosmologyRedshiftGalaxyGravitational waveBinary black holeInflation (cosmology)Cluster analysisAstronomyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The possible existence of primordial black holes (PBHs) is an open question in modern cosmology. Among the probes to test it, gravitational waves (GW) coming from their mergers constitute a powerful tool. In this work, we study how stellar mass PBH binaries could affect measurements of the clustering of merger events in future GW surveys. We account for PBH binaries formed both in the early and late Universe and show that the power spectrum modification they introduce can be detected at ∼ 2 σ -3 σ (depending on some assumptions) whenever PBH mergers make up at least ∼ 60% of the overall number of detected events. By adding cross-correlations with galaxy surveys, this threshold is lowered to ∼ 40%. In the case of a poor redshift determination of GW sources, constraints are degraded by about a factor of 2. Assuming a theoretical model for the PBH merger rate, we can convert our results to constraints on the fraction of dark matter in PBHs, f PBH . Finally, we perform a Bayesian model selection forecast and confirm that the analysis we develop could be able to detect ∼30 M ⊙ PBHs if they account for f PBH ∼ 10 -4 – 10 -3 , depending on the model uncertainty considered, being thus competitive with other probes.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil0,280

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,253 · 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'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

Citations28
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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