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Enregistrement W4404414090 · doi:10.1103/physrevd.110.103523

Disentangling modified gravity from a dark force with gravitational redshift

2024· article· en· W4404414090 sur OpenAlexafffund
Sveva Castello, Zhuangfei Wang, Lawrence Dam, Camille Bonvin, Levon Pogosian

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D/Physical review. D. · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCosmology and Gravitation Theories
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHorizon 2020 Framework ProgrammeAlliance de recherche numérique du CanadaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésPhysicsGravitational forceRedshiftAstrophysicsGravitationAstronomyClassical mechanicsGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The standard approach to test for deviations from general relativity on cosmological scales is to combine measurements of the growth rate of structure with gravitational lensing. In this study, we show that this method suffers from an important limitation with regard to these two probes: models of dark matter with additional interactions can lead to the very same observational signatures found in modified gravity and vice versa. Using synthetic data of redshift-space distortions, weak lensing, and cosmic microwave background, we demonstrate that this degeneracy is inevitable between modifications of gravity and a dark fifth force. We then show that the coming generation of surveys, in particular the Square Kilometer Array, will allow us to break the degeneracy between such models through measurements of gravitational redshift. Performing a Markov chain Monte Carlo analysis of the synthetic dataset, we quantify the extent to which gravitational redshift can distinguish between two representative classes of models, generalized Brans-Dicke (modified gravity), and coupled quintessence (fifth force).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,376 · 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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