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Tarefa causcibench_real.q016

causcibench_realagentT2publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T171059Z-suite-causcibench_real-scripted-ded01d

Veredito

passouPassou em todas as verificações obrigatórias.

Família do método (das chamadas de ferramentas): did (OLS with unit and time fixed effects; the regressor varies within unit)

Pergunta feita ao analista

What is the effect of castle doctrine laws on (log) motor vehicle theft rates?

Resposta

Estimativa (infer.ols): coef.cdl = 0,07665.

Valores esperados e de onde vêm

causcibench_real.gold.q016

Fonte
CauSciBench real split, data/metadata_json/real_input.json at d9bb43a, id 16
Tipo
benchmark_gold
Localização
real_input.json, record id 16: fields effect and std_error
Trecho
id 16 effect 0.077 std_error 0.043
Valor como publicado
0.077
Erro-padrão como publicado
0.043
Valor
0,0770.077 (se 0,0430.043)
Conferido por
arquivo do benchmark · Written by scripts/freeze_causcibench_real.py from the pinned file; equal to the `answer` and `std_error` of the same id in data/metadata_csv/real_input.csv at the pin.
sha256 da cópia lida
c1f4c8930675afff63d816d8ed066941ae92697e7bfc31e9d38519398dd80438 (identifica a cópia lida, não um arquivo canônico)
Endereço
https://raw.githubusercontent.com/causalNLP/CauSciBench/d9bb43a2d90f261978cc5ac0b628c0484f6e8956/data/metadata_json/real_input.json
Licença
CauSciBench repository (MIT for code; metadata as published in the repository)
  • #1 figura da resposta próxima: 0,0770.077 · relativa 0.05

Verificações

Cada verificação, o que esperava, o que observou e a chamada que leu
#VerificaçãoObrigatóriaResultadoEsperadoObservadoTolerânciaFonteChamada
0resposta com lastro
every number backed
obrigatóriapassou—[]———
1figura da resposta próxima
0.07665384953 vs 0.077
obrigatóriapassou0,0770.0770,07665380.07665384953479437relativa 0.05causcibench_real.gold.q016call_334902aa

Caminho de referência e caminho do agente

A chamada de referência ao lado da chamada que deu a resposta, argumento por argumento.

caminho de referência do item · metadata_rule

Referência: infer.olsChamada do agente: infer.ols (call_334902aa)igual
Argumentos da referência e do agente
ArgumentoReferênciaAgente
cluster——não fixado pela referência
controls[][]igual
dataset"cheng_does_strengthening""cheng_does_strengthening"igual
fe["sid","year"]["sid","year"]igual
intercept—truenão fixado pela referência
level—0,950.95não fixado pela referência
se—"HC1"não fixado pela referência
subset——não fixado pela referência
weights——não fixado pela referência
x["cdl"]["cdl"]igual
y"l_motor""l_motor"igual

Trajetória

Cada evento na ordem em que aconteceu: turnos do modelo, chamadas de ferramentas, guardas, transformações e pontuação.

  1. 0Início

    What is the effect of castle doctrine laws on (log) motor vehicle theft rates?

    cheng_does_strengthening (agent)

    This dataset examines the impact of castle-doctrine statutes on violent crime rates in the United States. It combines state-level crime data from the FBI Uniform Crime Reports (UCR) Summary Files with information on the timing of castle-doctrine law implementation across states. The laws were adopted at different times, with 21 states enacting them between 2000 and 2010. Dataset Variables: year: Calendar year post: Indicator for post-treatment period sid: State ID robbery_gun_r: Region-quarter fixed effect (robbery with gun) jhcitizen_c: Justifiable homicides by private citizens jhpolice_c: Justifiable homicides by police officers homicide: Homicide rate per 100,000 state population robbery: Robbery rate per 100,000 state population assault: Aggravated assault rate per 100,000 state population burglary: Burglary rate per 100,000 state population larceny: Larceny rate per 100,000 state population motor: Motor vehicle theft rate per 100,000 state population murder: Murder rate per 100,000 state population l_homicide: Log of homicide rate l_robbery: Log of robbery rate l_assault: Log of aggravated assault rate l_burglary: Log of burglary rate l_larceny: Log of larceny rate l_motor: Log of motor vehicle theft rate l_murder: Log of murder rate unemployrt: State unemployment rate blackm_15_24: Percent of Black males aged 15 to 24 whitem_15_24: Percent of White males aged 15 to 24 blackm_25_44: Percent of Black males aged 25 to 44 whitem_25_44: Percent of White males aged 25 to 44 poverty: State poverty rate l_police: Logged police presence l_income: Logged income l_prisoner: Logged number of prisoners l_lagprisoner: Lagged log prisoners l_exp_subsidy: Logged subsidy spending l_exp_pubwelfare: Logged public welfare spending lead1, lead2, lead3, lead4, lead5, lead6, lead7, lead8, lead9, lag0, lag1, lag2, lag3, lag4, lag5: Indicators of how many time periods until/since treatment popwt: Population weight r20001, r20002, r20003, r20004, r20011, r20012, r20013, r20014, r20021, r20022, r20023, r20024, r20031, r20032, r20033: Region-quarter fixed effects trend_1, trend_10, trend_11, trend_12, trend_13, trend_14, trend_15, trend_16, trend_17, trend_18, trend_19: linear time trends

    file b84b3549a35f5322b7d6adaa8030c435fdcd26bbb63eea02e24883c1dc6f7fed · frame —
  2. 1Turno do modelo
    call_c0a33066referenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache
    Texto visível

    causcibench_metadata_rule/1: did

    Chamadas pedidas
    • infer.ols
      {
        "controls": [],
        "dataset": "cheng_does_strengthening",
        "fe": [
          "sid",
          "year"
        ],
        "x": [
          "cdl"
        ],
        "y": "l_motor"
      }
  3. 2Ferramenta
    infer.olsv0.1.0call_334902aadecidido pelo modeloreexecutável

    Motivo: causcibench_metadata_rule/1: did

    Argumentos
    {
      "cluster": null,
      "controls": [],
      "dataset": "cheng_does_strengthening",
      "fe": [
        "sid",
        "year"
      ],
      "intercept": true,
      "level": 0.95,
      "se": "HC1",
      "subset": null,
      "weights": null,
      "x": [
        "cdl"
      ],
      "y": "l_motor"
    }
    Figuras call_334902aa
    ChaveValorValor brutoErro-padrãoIC
    coef.cdl
    Coefficient on cdl in the regression of l_motor
    0,0766538 0.076653849534794370,02104660.0210466100791551480,0353009 – 0,118007
    Diagnósticos
    • n_obs = 550550
    • k = 6161
    • r2 = 0,9581550.9581547077665671
    • df_resid = 489489
    • se_type = "HC1"
    • n_clusters = —
    • fixed_effects = "sid (50 levels), year (11 levels)"
    Tabelas (1)
    {
      "coefficients": [
        {
          "ci_high": 5.8545237660388745,
          "ci_low": 5.715802260791087,
          "coef": 5.785163013414981,
          "p": 0,
          "se": 0.035301199435346514,
          "t": 163.88006940133573,
          "term": "Intercept"
        },
        {
          "ci_high": 0.11800679897056152,
          "ci_low": 0.03530090009902723,
          "coef": 0.07665384953479437,
          "p": 0.0002992924836259781,
          "se": 0.021046610079155148,
          "t": 3.642099570738634,
          "term": "cdl"
        }
      ]
    }
    Digests dos dados
    cheng_does_strengthening 1138e3007dbd4dbbf767590fa8e58b9a3e35a279edeb3fab5066342fdf58bb77
    sha256 do resultado
    bec724f0f2522711a2877b26609c76a98b950b15f9b40d6a1ee5e1accfa263c1
  4. 3Turno do modelo
    call_b782855areferenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache
    Chamadas pedidas
    • submit_answer (meta-ferramenta)
      {
        "answer": "Estimativa (infer.ols): coef.cdl = 0,07665.",
        "caveats": [],
        "figure_refs": [
          "call_334902aa:coef.cdl"
        ]
      }
  5. 4Guarda
    resposta aceita
    Números encontrados
    0,07665
    Sem lastro
    —
    Não citados
    —
    1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
  6. 5Resposta

    Estimativa (infer.ols): coef.cdl = 0,07665.

    Figuras citadas: call_334902aa:coef.cdl · Parada: answered
    Figura da resposta: call_334902aa:coef.cdl = 0,07665380.07665384953479437 (se 0,02104660.021046610079155148)
  7. 6Pontuação
    #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
  8. 7Pontuação
    #1figura da resposta próximapassouobrigatória0.07665384953 vs 0.077

Épocas × verificações

Resultado de cada verificação em cada época pontuada
#01
Época 1passoupassou

Tentativas

Cada tentativa é seu próprio arquivo e é publicada; só a última de cada época é pontuada.

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Pacote da tarefa (.zip)
99,7 KB · sha256 b38203d3d1473df54fc429493641eee0c62967b4e58c0774e5c73433066e12a7

O 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.

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ArquivoTamanhosha256
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attachments/52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b.json64,0 KB52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b
attachments/63def280845a474a1756469fbca8530bf58058926c358f413c7312059c0438db.json103 B63def280845a474a1756469fbca8530bf58058926c358f413c7312059c0438db
attachments/a9435f182824fe3629046f18615f14619f1de2510fc506d11ef3ffc0d6dd13a1.json1,1 KBa9435f182824fe3629046f18615f14619f1de2510fc506d11ef3ffc0d6dd13a1
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attachments/f151ba22346e70a9142b09c1857c8f0f964914e84feb113999f901fc6025638b.json989 Bf151ba22346e70a9142b09c1857c8f0f964914e84feb113999f901fc6025638b
native/causcibench_real/causcibench_real.q016.e1.a1.json1,7 KB44e1b004c75e4d0fa4f0157538835364151cbc6b238b359f7766acbd9706f47c
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