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Enregistrement W4409918972 · doi:10.1088/1475-7516/2025/04/081

The effects of dark matter annihilation and dark matter-baryon velocity offsets at Cosmic Dawn

2025· article· en· W4409918972 sur OpenAlexaff
Liqiang Hou, Katherine J. Mack

Notice bibliographique

RevueJournal of Cosmology and Astroparticle Physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensYork UniversityPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsDark matterAnnihilationCOSMIC cancer databaseDark energyBaryonAstrophysicsScalar field dark matterMixed dark matterDark fluidBaryonic dark matterHot dark matterAstronomyCosmologyParticle physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Dark matter annihilation has the potential to leave an imprint on the properties of the first luminous structures at Cosmic Dawn as well as the overall evolution of the intergalactic medium (IGM). In this work, we employ a semi-analytic method to model dark matter annihilation during Cosmic Dawn (approximately redshift z = 20 to 40), examining potential modifications to IGM evolution as well as gas collapse, cooling, and star formation in mini-halos. Our analysis takes into account the effects of dark matter-baryon velocity offsets, utilizing the public 21cmvFAST code, and producing predictions for the 21cm global signal. The results from our simplified model suggest that dark matter annihilation can suppress the gas fraction in small halos and alter the molecular cooling process, while the impact on star formation might be positive or negative depending on parameters of the dark matter model as well as the redshift and assumptions about velocity offsets. This underscores the need for more comprehensive simulations of the effects of exotic energy injection at Cosmic Dawn as observational probes are providing us new insights into the process of reionization and the formation of first stars and galaxies.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil0,390

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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