Tarefa qrdata_socsci.374
qrdata_socsciagentT2publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T170010Z-suite-qrdata_socsci-scripted-7912b3Veredito
Motivo: no reference path (coverage gap)
Pergunta feita ao analista
What is the Average Treatment Effect on the treated (ATT) of Proposition 99 on cigarette sales, as estimated by the synthetic control approach? Please round the final answer to the nearest hundredth. Do not consider variables other than year, state, cigsale, california, and after_treatment. The answer is positive if the proposition increases the sale.
Valores esperados e de onde vêm
qrdata.gold.374
- Fonte
- QRData benchmark/QRData.json at de450af45ff7101b328bb064c6b475f73414a7ed (Xiao Liu, Zirui Wu, Xueqing Wu, Pan Lu, Kai-Wei Chang, Yansong Feng. Are LLMs Capable of Data-based Statistical and Causal Reasoning? Benchmarking Advanced Quantitative Reasoning with Data. Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2024, pages 9215-9235.)
- Tipo
- benchmark_gold
- Localização
- QRData.json item 374 (0-based), field 'answer'
- Trecho
item 374 answer -19.51
- Valor como publicado
-19.51- Valor
- -19,51
-19.51 - Conferido por
- arquivo do benchmark
- sha256 da cópia lida
e076d960f19434adf728aab70480ce34808c06066fcea48eaa38b145d1a111a1(identifica a cópia lida, não um arquivo canônico)- Endereço
https://raw.githubusercontent.com/xxxiaol/QRData/de450af45ff7101b328bb064c6b475f73414a7ed/benchmark/QRData.json- Licença
- CC BY-NC 4.0
qrdata.eval_py
- Fonte
- QRData benchmark/eval.py at de450af45ff7101b328bb064c6b475f73414a7ed (Xiao Liu, Zirui Wu, Xueqing Wu, Pan Lu, Kai-Wei Chang, Yansong Feng. Are LLMs Capable of Data-based Statistical and Causal Reasoning? Benchmarking Advanced Quantitative Reasoning with Data. Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2024, pages 9215-9235.)
- Tipo
- software
- Localização
- benchmark/eval.py: extract_first_number, calc_acc
- Valor
- —
- Conferido por
- arquivo do benchmark · Vendored byte for byte as suites/data/qrdata_socsci/vendor/benchmark_eval.py.txt; a parity test runs its functions against MAGI's port and the answer_figure_close check.
- Implementação
- independente da ferramenta
- sha256 da cópia lida
d6e5c1f7535ac9413951996c15544beb6f184244acb2da56e1fcd0942837e33d(identifica a cópia lida, não um arquivo canônico)- Endereço
https://raw.githubusercontent.com/xxxiaol/QRData/de450af45ff7101b328bb064c6b475f73414a7ed/benchmark/eval.py- Licença
- CC BY-NC 4.0
Verificações
| # | Verificação | Obrigatória | Resultado | Esperado | Observado | Tolerância | Fonte | Chamada |
|---|
Caminho de referência e caminho do agente
A chamada de referência ao lado da chamada que deu a resposta, argumento por argumento.
Nenhum caminho de referência registrado para esta tarefa.
Trajetória
Cada evento na ordem em que aconteceu: turnos do modelo, chamadas de ferramentas, guardas, transformações e pontuação.
Esta tentativa não tem trajetória publicada.
Épocas × verificações
Tentativas
Cada tentativa é seu próprio arquivo e é publicada; só a última de cada época é pontuada.
- época 1, tentativa 1puladapontuada(exibindo)
no reference path (coverage gap)
Downloads desta tarefa
9e544f86f5b187b041cba90791b1390060ec5d3296a80eff5a1051016b722a4cO hash de um zip é só de transporte: o que ancora a integridade é o RUN_SHA256SUMS que vai dentro dele, cópia exata do SHA256SUMS da execução.
| Arquivo | Tamanho | sha256 |
|---|---|---|
| native/qrdata_socsci/qrdata_socsci.374.e1.a1.json | 201 B | 7b9cb93a066222a3db0d2f7d127245661fa75871e0fb4313b5fcff355231aaf3 |
| sources/qrdata.eval_py.json | 1,3 KB | d610b61f390d29ce767e08ce850eab5cb0dc4d13c1edb62d8cf3b0e49a3a291a |
| sources/qrdata.gold.374.json | 1,1 KB | 33f92a5302ad17715d1382a201be92fe502147353bc44e2a018a8f086ecd43dc |
| specs/qrdata_socsci.374.json | 4,2 KB | da2c8086985d66c6759bafa177335c50cabfc5dd260d41104c8e373c3bb2f3cc |