Tarefa causcibench_real.q031
causcibench_realagentT2publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T171059Z-suite-causcibench_real-scripted-ded01dVeredito
-0.01650163556 vs -0.026Família do método (das chamadas de ferramentas): rd (regression discontinuity)
Pergunta feita ao analista
Does receiving a DUI conviction (BAC ≥ 0.08) reduce the likelihood of future drunk driving compared to those just below the legal limit?
Estimativa (infer.rdd): effect = -0,01650.
Valores esperados e de onde vêm
causcibench_real.gold.q031
- Fonte
- CauSciBench real split, data/metadata_json/real_input.json at d9bb43a, id 31
- Tipo
- benchmark_gold
- Localização
- real_input.json, record id 31: fields effect and std_error
- Trecho
id 31 effect -0.026 std_error 0.004
- Valor como publicado
-0.026- Erro-padrão como publicado
0.004- Valor
- -0,026
-0.026(se 0,0040.004) - 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: -0,026
-0.026· relativa 0.05
Verificações
| # | Verificação | Obrigatória | Resultado | Esperado | Observado | Tolerância | Fonte | Chamada |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | resposta com lastro every number backed | obrigatória | passou | — | [] | — | — | — |
| 1 | figura da resposta próxima -0.01650163556 vs -0.026 | obrigatória | falhou | -0,026-0.026 | -0,0165016-0.016501635558275784 | relativa 0.05 | causcibench_real.gold.q031 | call_82d917c3 |
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 · hand_inferred
| Argumento | Referência | Agente | |
|---|---|---|---|
| bandwidth | — | — | não fixado pela referência |
| cluster | — | — | não fixado pela referência |
| cutoff | 0,080.08 | 0,080.08 | igual |
| dataset | "hansen_punishment" | "hansen_punishment" | igual |
| kernel | — | "triangular" | não fixado pela referência |
| level | — | 0,950.95 | não fixado pela referência |
| polynomial | — | 11 | não fixado pela referência |
| running | "bac1" | "bac1" | igual |
| subset | — | — | não fixado pela referência |
| y | "recidivism" | "recidivism" | igual |
Pendências do caminho de referência: needs_spec:cutoff, needs_spec:side, needs_spec:bandwidth
Trajetória
Cada evento na ordem em que aconteceu: turnos do modelo, chamadas de ferramentas, guardas, transformações e pontuação.
- 0Início
Does receiving a DUI conviction (BAC ≥ 0.08) reduce the likelihood of future drunk driving compared to those just below the legal limit?
hansen_punishment(agent)This dataset contains administrative records from the state of Washington related to driving under the influence (DUI) incidents. Washington State uniformly enforced a legal BAC limit of 0.08 for DUI offenses. The BAC values are obtained from tests conducted by the state police using breathalyzers. Drivers under the legal drinking age were excluded from the analysis, as they are subject to different legal standards. Besides BAC values, the dataset includes demographic information about the driver and recidivism, which indicates if the person was charged with a DUI offense again. Variables: date: date when the BAC test occurred alcohol1: alcohol level from the first test alcohol2: alcohol level from the second test low_score: lower score between alcohol1 and alcohol2 male: indicator for the driver's gender; 1 if male, 0 otherwise white: indicator for the driver's race; 1 if white, 0 otherwise recidivism: indicator for whether the driver was stopped again for suspected DUI within a specified follow-up period; 1 if yes, 0 if no acc: indicator for whether the original DUI stop involved a vehicle accident; 1 if yes, 0 if no age: age of the driver at the time of the DUI stop year: calendar year in which the DUI stop occurred bac1: BAC value at the time of the test
file16b9aa8145387ae7818091846e56c7754b095fbcfc2e008a045a47bad7054e2c· frame — - 1Turno do modelo
call_f3c1138areferenceFim:tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cacheTexto visívelcauscibench_metadata_rule/1: rdd
Chamadas pedidasinfer.rdd{ "cutoff": 0.08, "dataset": "hansen_punishment", "running": "bac1", "y": "recidivism" }
- 2Ferramenta
infer.rddv0.1.0call_82d917c3decidido pelo modeloreexecutávelMotivo: causcibench_metadata_rule/1: rdd
Argumentos
{ "bandwidth": null, "cluster": null, "cutoff": 0.08, "dataset": "hansen_punishment", "kernel": "triangular", "level": 0.95, "polynomial": 1, "running": "bac1", "subset": null, "y": "recidivism" }Figuras call_82d917c3 Chave Valor Valor bruto Erro-padrão IC effect Jump in recidivism at the cutoff of bac1-0,0165016 -0.0165016355582757840,00562884 0.005628837615927555-0,027534 – -0,00546932 Diagnósticosbandwidth= 0,03554010.035540149106476245bandwidth_method="IK"n_left= 16.33916339n_right= 48.18248182kernel="triangular"polynomial= 11bandwidth_sensitive=falsen_obs= 214.558214558se_type="HC1"
Tabelas (1)
{ "sensitivity": [ { "bandwidth": 0.017770074553238122, "ci_high": 0.0010246275194371844, "ci_low": -0.029200470568340946, "estimate": -0.014087921524451881, "multiplier": 0.5, "n_left": 11684, "n_right": 21237, "se": 0.007710625890626014 }, { "bandwidth": 0.035540149106476245, "ci_high": -0.005469316556233474, "ci_low": -0.027533954560318093, "estimate": -0.016501635558275784, "multiplier": 1, "n_left": 16339, "n_right": 48182, "se": 0.005628837615927555 }, { "bandwidth": 0.07108029821295249, "ci_high": -0.012365363683707728, "ci_low": -0.029187490192206282, "estimate": -0.020776426937957004, "multiplier": 2, "n_left": 19543, "n_right": 105541, "se": 0.004291437659362453 } ] }- Digests dos dados
hansen_punishment0f2d1ddc701815af6b01033059ca026f45e63491721e9eafd8327e23cfaa05f8- sha256 do resultado
9be4347c259842011138501a2d98caa229ef205a5f159cc45365136a8c8687a8
- 3Turno do modelo
call_bc1bc47creferenceFim:tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cacheChamadas pedidassubmit_answer(meta-ferramenta){ "answer": "Estimativa (infer.rdd): effect = -0,01650.", "caveats": [], "figure_refs": [ "call_82d917c3:effect" ] }
- 4Guardaresposta aceita
- Números encontrados
- -0,01650
- Sem lastro
- —
- Não citados
- —
1 nova(s) tentativa(s) restante(s) - 5Resposta
Estimativa (infer.rdd): effect = -0,01650.
Figuras citadas:call_82d917c3:effect· Parada:answeredFigura da resposta:call_82d917c3:effect= -0,0165016-0.016501635558275784(se 0,005628840.005628837615927555) - 6Pontuação#0resposta com lastropassouobrigatória
every number backed - 7Pontuação#1figura da resposta próximafalhouobrigatória
-0.01650163556 vs -0.026
Épocas × verificações
| # | 0 | 1 |
|---|---|---|
| Época 1 | passou | falhou |
Tentativas
Cada tentativa é seu próprio arquivo e é publicada; só a última de cada época é pontuada.
- época 1, tentativa 1falhoupontuada(exibindo)
Downloads desta tarefa
566128eb4064aab5f48b0a74e040eca83cc79f53cc9d92fbc0c08d05b95f790eO 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 |
|---|---|---|
| attachments/433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420.json | 2,4 KB | 433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420 |
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