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Enregistrement W7034810575

What can cosmology tell us about gravity? Constraining Horndeski gravity with Sigma and mu

2017· article· en· W7034810575 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueLeiden Repository (Leiden University) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Assessments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésSigmaCosmologyCosmological modelSet (abstract data type)Gravitation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phenomenological functions Σ and μ (also known as G light =G and G matter =G) are commonly used to parametrize possible modifications of the Poisson equation relating the matter density contrast to the lensing and the Newtonian potentials, respectively.They will be well constrained by future surveys of large-scale structure.But what would the implications of measuring particular values of these functions be for modified gravity theories?We ask this question in the context of the general Horndeski class of singlefield scalar-tensor theories with second-order equations of motion.We find several consistency conditions that make it possible to rule out broad classes of theories based on measurements of Σ and μ that are independent of their parametric forms.For instance, a measurement of Σ ≠ 1 would rule out all models with a canonical form of kinetic energy, while finding Σ -1 and μ -1 to be of opposite sign would strongly disfavor the entire class of Horndeski models.We separately examine the large-and the smallscale limits, the possibility of scale dependence, and the consistency with bounds on the speed of gravitational waves.We identify subclasses of Horndeski theories that can be ruled out based on the measured difference between Σ and μ.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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