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Enregistrement W4414613209 · doi:10.21468/scipostphys.19.3.080

Prospects of future MeV telescopes in probing weak-scale dark matter

2025· article· en· W4414613209 sur OpenAlexfundno aff
Marco Cirelli, Arpan Kar

Notice bibliographique

RevueSciPost Physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork UniversityInstitut Henri PoincaréFlatiron HealthUniversität HeidelbergSimons Foundation
Mots-clésDark matterBremsstrahlungCompton scatteringWIMPAnnihilationElectronGamma rayBackground radiationRadiation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Galactic weak-scale Dark Matter (DM) particles annihilating into lepton-rich channels not only produce gamma-rays via prompt radiation but also generate abundant energetic electrons and positrons, which subsequently emit through bremsstrahlung or inverse Compton scattering (collectively called “secondary-radiation photons”). While the prompt gamma-rays concentrate at high-energy, the secondary emission falls in the MeV range, which a number of upcoming experiments (AMEGO, E-ASTROGAM, MAST…) will probe. We investigate the sensitivity of these future telescopes for weak-scale DM, focusing for definiteness on observations of the galactic center. We find that they have the potential of probing a wide region of the DM parameter space which is currently unconstrained. Namely, in rather optimistic configurations, future MeV telescopes could probe thermally-produced DM with a mass up to the TeV range, or GeV DM with an annihilation cross section 2 to 3 orders of magnitude smaller than the current bounds, precisely thanks to the significant leverage provided by their sensitivity to secondary emissions. We comment on astrophysical and methodological uncertainties, and compare with the reach of high-energy gamma ray experiments.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 GPT0,218
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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