Discriminating between different modified dispersion relations from gamma-ray observations
Notice bibliographique
Résumé
The fact that the standard dispersion relation for photons in vacuum could be modified because of their interaction with the quantum nature of spacetime has been proposed more than two decades ago. A quantitative model by Jacob and Piran has been tested extensively using distant highly energetic astrophysical sources, searching for energy-dependent time delays in photon arrival times. Since no delay was firmly measured, lower limits were set on the energy scale $\mathrm{\ensuremath{\Lambda}}$ related to these effects. In recent years, however, different but equally well-grounded expressions beyond the Jacob and Piran model were obtained for the photon dispersion relation, leading to different expressions for the dependence of lag versus redshift. This article introduces a general parametrization of modified dispersion relations in homogeneous and isotropic, i.e. cosmological, symmetry which directly leads to a general parametrized lag versus redshift dependence encompassing both existing and new models. This parametrization could be used in the future to compare the predicted time lags of the different models and test them against observations. To investigate this possibility, realistic datasets are simulated, mimicking different types of extragalactic sources as detected by current and future instruments. When no lag is injected in the simulated data, each lag-redshift model leads, as expected, to a different value for the limit on $\mathrm{\ensuremath{\Lambda}}$, and the Jacob and Piran model gives the most stringent bound. When a lag at $\mathrm{\ensuremath{\Lambda}}\ensuremath{\sim}{E}_{P}$ in the Jacob and Piran model is injected, it is detected for all the other lag-redshift relations considered, although leading to different values. Finally, the possibility to discriminate between several lag-redshift models is investigated, emphasizing the importance of an evenly distributed sample of sources across a wide range of redshifts.
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 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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».