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Tarefa causcibench_real.q049

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

Veredito

falhouDecidida pela verificação 1: figura da resposta próxima, fora da tolerância.
-3.351685774 vs -3.727

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 Medicaid eligibility expansions on drug overdose mortality per 100,000 among adults aged 25–64 for the years 1999 and 2008?

Resposta

Estimativa (infer.ols): coef.expansion = -3,352.

Valores esperados e de onde vêm

causcibench_real.gold.q049

Fonte
CauSciBench real split, data/metadata_json/real_input.json at d9bb43a, id 49
Tipo
benchmark_gold
Localização
real_input.json, record id 49: fields effect and std_error
Trecho
id 49 effect -3.727 std_error 0.982
Valor como publicado
-3.727
Erro-padrão como publicado
0.982
Valor
-3,727-3.727 (se 0,9820.982)
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: -3,727-3.727 · 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
-3.351685774 vs -3.727
obrigatóriafalhou-3,727-3.727-3,35169-3.351685773549289relativa 0.05causcibench_real.gold.q049call_f78e3277

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_f78e3277)igual
Argumentos da referência e do agente
ArgumentoReferênciaAgente
cluster——não fixado pela referência
controls["unemp_rate","pov_rate"]["unemp_rate","pov_rate"]igual
dataset"venkatramani_early_medicaid""venkatramani_early_medicaid"igual
fe["statefips","year"]["statefips","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["expansion"]["expansion"]igual
y"ageadjust_drugod""ageadjust_drugod"igual

Pendências do caminho de referência: needs_spec:sample

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 Medicaid eligibility expansions on drug overdose mortality per 100,000 among adults aged 25–64 for the years 1999 and 2008?

    venkatramani_early_medicaid (agent)

    This dataset links state-year mortality from drug overdoses to population denominators and state socioeconomic and policy measures to study patterns in overdose deaths before and after early coverage changes. The unit of observation is the state-year, with deaths aggregated at the state level and mortality rates constructed per 100,000 population. Crude and age-adjusted overdose rates are provided alongside population counts to support rate construction and standardization. Geographic identifiers use state FIPS codes, and monetary and policy variables capture contemporaneous state conditions. Variables include: year: Calendar year of observation for the state-year record deaths_drugod: Count of deaths attributed to drug overdose in the state-year crude_drugod: Crude drug overdose mortality rate per 100,000 population in the state-year ageadjust_drugod: Age-adjusted drug overdose mortality rate per 100,000 population in the state-year statefips: Two-digit FIPS code identifying the state pop: State population count used as the denominator for rate calculations in the corresponding year unemp_rate: State unemployment rate (percent) in the corresponding year welf_fs_4p_benefit: Benefit level for a four-person household under state welfare/food assistance programs in the corresponding year ssi_total: Aggregate Supplemental Security Income (SSI) disbursements or caseload-related total at the state-year level pov_rate: State poverty rate (percent) in the corresponding year state_min_wage: State minimum wage level in dollars in the corresponding year expansion: Indicator equal to 1 in state-years after implementation of an early eligibility expansion for low-income adults, and 0 otherwise exp_st: Indicator equal to 1 for states that undertook an early eligibility expansion neighbor_st: Indicator equal to 1 for states that share a land border with an early expansion state

    file dee9b05cee4a75414abe6d4bad0127a61bc4480035d05324d4d3fb3cdcbb1039 · frame —
  2. 1Turno do modelo
    call_7c0b99d5referenceFim: 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": [
          "unemp_rate",
          "pov_rate"
        ],
        "dataset": "venkatramani_early_medicaid",
        "fe": [
          "statefips",
          "year"
        ],
        "x": [
          "expansion"
        ],
        "y": "ageadjust_drugod"
      }
  3. 2Ferramenta
    infer.olsv0.1.0call_f78e3277decidido pelo modeloreexecutável

    Motivo: causcibench_metadata_rule/1: did

    Argumentos
    {
      "cluster": null,
      "controls": [
        "unemp_rate",
        "pov_rate"
      ],
      "dataset": "venkatramani_early_medicaid",
      "fe": [
        "statefips",
        "year"
      ],
      "intercept": true,
      "level": 0.95,
      "se": "HC1",
      "subset": null,
      "weights": null,
      "x": [
        "expansion"
      ],
      "y": "ageadjust_drugod"
    }
    Figuras call_f78e3277
    ChaveValorValor brutoErro-padrãoIC
    coef.expansion
    Coefficient on expansion in the regression of ageadjust_drugod
    -3,35169 -3.3516857735492891,150581.1505838418721415-5,60847 – -1,0949
    Diagnósticos
    • n_obs = 1.7131713
    • k = 8787
    • r2 = 0,9119240.9119237637324413
    • df_resid = 1.6261626
    • se_type = "HC1"
    • n_clusters = —
    • fixed_effects = "statefips (51 levels), year (34 levels)"
    Tabelas (1)
    {
      "coefficients": [
        {
          "ci_high": 5.0543823817376365,
          "ci_low": -0.9574008288747962,
          "coef": 2.04849077643142,
          "p": 0.18150934987669956,
          "se": 1.5325047433447525,
          "t": 1.336694574896067,
          "term": "Intercept"
        },
        {
          "ci_high": -1.0949029958750973,
          "ci_low": -5.60846855122348,
          "coef": -3.351685773549289,
          "p": 0.003628264636810602,
          "se": 1.1505838418721415,
          "t": -2.913030455995005,
          "term": "expansion"
        },
        {
          "ci_high": -0.38135460379004876,
          "ci_low": -0.9704730413723013,
          "coef": -0.675913822581175,
          "p": 0.00000725075505790007,
          "se": 0.15017620701839626,
          "t": -4.500804994351582,
          "term": "unemp_rate"
        },
        {
          "ci_high": 0.34141572975482026,
          "ci_low": 0.0785141917415105,
          "coef": 0.20996496074816537,
          "p": 0.0017613854675344078,
          "se": 0.06701802775036925,
          "t": 3.1329623952863717,
          "term": "pov_rate"
        }
      ]
    }
    • 430 rows were dropped because one of 'ageadjust_drugod', 'expansion', 'unemp_rate', 'pov_rate', 'statefips', 'year' was missing
    Digests dos dados
    venkatramani_early_medicaid 2a158981689789ad028fb63897c1a54a8034e1b67e32461a3fc7a79270bdaeeb
    sha256 do resultado
    4c75b202f6bead23d4ff45e90abdab9235078a09826c02412c5c152cec04fb4a
  4. 3Turno do modelo
    call_d2daace4referenceFim: 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.expansion = -3,352.",
        "caveats": [],
        "figure_refs": [
          "call_f78e3277:coef.expansion"
        ]
      }
  5. 4Guarda
    resposta aceita
    Números encontrados
    -3,352
    Sem lastro
    —
    Não citados
    —
    1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
  6. 5Resposta

    Estimativa (infer.ols): coef.expansion = -3,352.

    Figuras citadas: call_f78e3277:coef.expansion · Parada: answered
    Figura da resposta: call_f78e3277:coef.expansion = -3,35169-3.351685773549289 (se 1,150581.1505838418721415)
  7. 6Pontuação
    #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
  8. 7Pontuação
    #1figura da resposta próximafalhouobrigatória-3.351685774 vs -3.727

Épocas × verificações

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

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)
99,3 KB · sha256 e4a5072c4d1fb616e3865e4f59b98b893bbfe61d066aed42de0557cb3cc1f8aa

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
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native/causcibench_real/causcibench_real.q049.e1.a1.json1,9 KB04d728078082e1c90ee1d704c3d55183eebc9a6bdd057d1d7dac76f45fd1c9fe
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specs/causcibench_real.q049.json6,3 KB9c512eb54df2d9f65e0154673e66b6ffed1ead8d67881c88ff836158a900ae2e
traces/causcibench_real.q049.e1.a1.jsonl14,1 KBe9c6ead66109c72b230160e2d4a950eada33f3cb496c362a33589bb64839e3b0
trajectories/causcibench_real.q049.e1.a1.jsonl11,1 KBd8bb34d2586212659ee33b7948a8777fe1f4536d5c63e9a3a9ee5f8bf94239d3