Indirect search for dark matter with a combined analysis of dwarf spheroidal galaxies from VERITAS
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the nature and identity of dark matter is a key goal in the physics community. In the case that TeV-scale dark matter particles decay or annihilate into Standard Model particles, very-high-energy (VHE) gamma rays (greater than 100 GeV) will be present in the final state. The Very Energetic Radiation Imaging Telescope Array System (VERITAS) is an imaging atmospheric Cherenkov telescope array that can indirectly detect VHE gamma rays in an energy range of 100 GeV to $>30\text{ }\text{ }\mathrm{TeV}$. Dwarf spheroidal galaxies (dSphs) are ideal candidates in the search for dark matter due to their high dark matter content, high mass-to-light ratios, and their low gamma-ray fluxes from astrophysical processes. This study uses a legacy dataset of 638 h collected on 17 dSphs, built over 11 years with an observing strategy optimized according to the dark matter content of the targets. The study addresses a broad dark matter particle mass range, extending from 200 GeV to 30 PeV. In the absence of a detection, we set the upper limits on the dark matter velocity-weighted annihilation cross section.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».