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Enregistrement W4411605194 · doi:10.1088/1475-7516/2025/06/049

Do assumptions about the central density of subhaloes affect dark matter annihilation and lensing calculations?

2025· article· en· W4411605194 sur OpenAlexaff
Nicole E. Drakos, James E. Taylor, Andrew Benson

Notice bibliographique

RevueJournal of Cosmology and Astroparticle Physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsDark matterAnnihilationAffect (linguistics)AstrophysicsCosmologyParticle physicsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Subhalo models play a critical role in dark matter annihilation predictions and galaxy-galaxy lensing studies; however the internal structure of subhaloes remains highly uncertain. In particular, a growing body of evidence suggests that the central density of cuspy dark matter subhaloes is conserved in minor mergers, whereas empirical models of subhalo evolution — calibrated using limited-resolution simulations — often assume a drop in the central density. To assess the impact of these assumptions, we systematically explore how a wide range of initial mass profiles and tidal evolution prescriptions influence annihilation and lensing calculations, including the physically motivated Energy Truncation model, which explicitly preserves the central density of subhaloes. We find that annihilation calculations are very sensitive to the assumed inner density profile, and different models can produce more than an order of magnitude difference in the annihilation rate of individual subhaloes, and a factor of ∼5 in the total annihilation rate expected in the Milky Way. Since the innermost parts of haloes will always be difficult to resolve in simulations, we conclude that developing a theoretical understanding of subhalo evolution is crucial to be able to make accurate predictions of the dark matter annihilation signal. On the other hand, while the shear and convergence profiles used in galaxy-galaxy lensing are sensitive to the initial profile assumed (e.g., NFW versus Einasto), they are otherwise well-approximated by a simple stripping model in which the original profile is sharply truncated at a tidal radius.

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 enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,224

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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