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Enregistrement W4403702929 · doi:10.48550/arxiv.2409.10514

Constraints on axions from patchy screening of the cosmic microwave background

2024· preprint· en· W4403702929 sur OpenAlexfundno aff
Samuel Goldstein, Fiona McCarthy, Cristina Mondino, J. Colin Hill, Junwu Huang, Matthew C. Johnson

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean CommissionFlatiron HealthNuclear Safety and Security CommissionAlfred P. Sloan FoundationNational Aeronautics and Space AdministrationU.S. Department of EnergyInstitut Périmètre de physique théoriqueInnovation, Science and Economic Development CanadaGovernment of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésCosmic microwave backgroundCOSMIC cancer databaseAxionMicrowavePhysicsParticle physicsDark matterAstrophysicsAstronomyQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The resonant conversion of cosmic microwave background (CMB) photons into axions within large-scale structure induces an anisotropic spectral distortion in CMB temperature maps. Applying state-of-the-art foreground cleaning techniques to $\textit{Planck}$ CMB observations, we construct maps of axion-induced "patchy screening" of the CMB. We cross-correlate these maps with data from the $\textit{unWISE}$ galaxy survey and find no evidence of axions. We constrain the axion-photon coupling, $g_{aγγ} \lesssim 2 \times 10^{-12}~{\rm GeV}^{-1}$, at the 95% confidence level for axion masses in the range $10^{-13}~{\rm eV} \lesssim m_a \lesssim 10^{-12}~{\rm eV}$. These constraints are competitive with the tightest astrophysical axion limits in this mass range and are inferred from robust population-level statistics, which makes them complementary to existing searches that rely on modeling of individual systems.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,138 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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