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Enregistrement W4412781548 · doi:10.1088/1475-7516/2025/07/089

Towards a complete treatment of scalar-induced gravitational waves with early matter domination

2025· article· en· W4412781548 sur OpenAlexaff
Soubhik Kumar, Hanwen Tai, Lian-Tao Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Cosmology and Astroparticle Physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCosmology and Gravitation Theories
Établissements canadiensInstitute of Particle Physics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsGravitational waveGravitationScalar (mathematics)Theoretical physicsDark matterMathematical physicsQuantum electrodynamicsClassical mechanicsParticle physicsAstrophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Large curvature perturbations can source an observable amount of stochastic gravitational wave background (SGWB). We consider several scenarios where small-scale curvature perturbations are naturally enhanced due to the presence of additional spectator fields during inflation. The same spectator fields can lead to a period of early matter domination (EMD) after inflation. We compute the inflationary spectrum of curvature perturbation and determine its evolution at later times, taking into account both the onset and the end of the EMD epoch, and also the impact of relative velocity perturbation between matter and radiation. The feature that the same field is responsible for both enhanced perturbations and the EMD era, leads to a predictive framework within which the full frequency dependence of SGWB can be computed. The SGWB can be observed in several detectors, including those focused on the nano-Hz regime. Our numerical framework can also be used to study other non-standard cosmological histories.

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 enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,286

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 GPT0,265
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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