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Tarefa causcibench_real.q058

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

Veredito

falhouDecidida pela verificação 1: figura da resposta próxima, fora da tolerância.
0.002538411668 vs 0.003

Família do método (das chamadas de ferramentas): ols (regression)

Pergunta feita ao analista

How does an increase in presidential advertising intensity (measured in Gross Ratings Points) affect voter turnout in the presidential election?

Resposta

Estimativa (infer.ols): coef.prezg = 0,002538.

Valores esperados e de onde vêm

causcibench_real.gold.q058

Fonte
CauSciBench real split, data/metadata_json/real_input.json at d9bb43a, id 58
Tipo
benchmark_gold
Localização
real_input.json, record id 58: fields effect and std_error
Trecho
id 58 effect 0.003 std_error 0.001
Valor como publicado
0.003
Erro-padrão como publicado
0.001
Valor
0,0030.003 (se 0,0010.001)
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: 0,0030.003 · 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
0.002538411668 vs 0.003
obrigatóriafalhou0,0030.0030,002538410.002538411668288979relativa 0.05causcibench_real.gold.q058call_7a670850

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_7a670850)igual
Argumentos da referência e do agente
ArgumentoReferênciaAgente
cluster——não fixado pela referência
controls["senate"]["senate"]igual
dataset"krasno_do_televised""krasno_do_televised"igual
fe—[]não fixado pela referência
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["prezg"]["prezg"]igual
y"turn00""turn00"igual

Trajetória

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

  1. 0Início

    How does an increase in presidential advertising intensity (measured in Gross Ratings Points) affect voter turnout in the presidential election?

    krasno_do_televised (agent)

    The dataset aggregates information for 128 ""media zones,"" defined as the intersection of a state and a media market, from the 2000 U.S. presidential election. It combines data on voter turnout, television advertising, candidate visits, and voter contact to study how presidential TV ads influenced voter participation. Advertising measures come from the Campaign Media Analysis Group (CMAG), turnout and population statistics are drawn from the America Votes series and the U.S. Census, candidate visit data are taken from Althaus, Nardulli, and Shaw (2002), and voter contact rates are based on the 2000 Annenberg survey. Data variables are: state: State dma: Media Market turn00: Turnout of voting-age citizens, 2000 turn96: Turnout of voting-age citizens, 1996 turn92: Turnout of voting-age citizens, 1992 turn88: Turnout of voting-age citizens, 1988 turn90: Turnout of voting-age citizens, 1990 turn94: Turnout of voting-age citizens, 1994 turn98: Turnout of voting-age citizens, 1998 senate: Turnout in most recent Senate election ('98 or '94) prezg: Presidential ad GRPs seng: Senatorial ad GRPs hseg: House ad GRPs issg: Issue ad GRPs othg: Other office ad GRPs govg: Gubernatorial ad GRPs balg: Ballot initiative ad GRPs pq: p(1 - p) p: Turnout in 2000 sum_grp: GRPs - all ads starting 7/1/2000 fall_grp: GRPs - all ads starting 9/1/2000 yr_grp: GRPs - all ads starting 1/1/2000 bush: Number of candidate visits by Bush cheney: Number of candidate visits by Cheney gore: Number of candidate visits by Gore lieb: Number of candidate visits by Lieberman n0901: Number polled 9/1/2000 cont0901: Proportion reporting being contacted about presidential election, 9/1/2000 n1001: Number polled 10/1/2000 cont1001: Proportion reporting being contacted about presidential election, 10/1/2000 n1016: Number polled 10/16/2000 cont1016: Proportion reporting being contacted about presidential election, 10/16/2000 yr_att: Attack ad GRPs - starting 1/1/2000 yr_cont: Contrast ad GRPs - starting 1/1/2000 yr_pro: Promotional ad GRPs - starting 1/1/2000 sum_att: Attack ad GRPs - starting 7/1/2000 sum_cont: Contrast ad GRPs - starting 7/1/2000 sum_pro: Promotional ad GRPs - starting 7/1/2000 fall_att: Attack ad GRPs - starting 9/1/2000 fall_con: Contrast ad GRPs - starting 9/1/2000 fall_pro: Promotional ad GRPs - starting 9/1/2000 end_grp: GRPs - all ads, final three weeks end_att: Attack ad GRPs - final three weeks end_cont: Contrast ad GRPs - final three weeks end_pro: Promotional ad GRPs - final three weeks lncpop00: Log of citizen population, 2000 bg: Indicator for battleground state

    file 557f9bcc8be77116fb5f38df0e569469eadc7072aecd833022441be593288801 · frame —
  2. 1Turno do modelo
    call_7503a3cereferenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache
    Texto visível

    causcibench_metadata_rule/1: ols

    Chamadas pedidas
    • infer.ols
      {
        "controls": [
          "senate"
        ],
        "dataset": "krasno_do_televised",
        "x": [
          "prezg"
        ],
        "y": "turn00"
      }
  3. 2Ferramenta
    infer.olsv0.1.0call_7a670850decidido pelo modeloreexecutável

    Motivo: causcibench_metadata_rule/1: ols

    Argumentos
    {
      "cluster": null,
      "controls": [
        "senate"
      ],
      "dataset": "krasno_do_televised",
      "fe": [],
      "intercept": true,
      "level": 0.95,
      "se": "HC1",
      "subset": null,
      "weights": null,
      "x": [
        "prezg"
      ],
      "y": "turn00"
    }
    Figuras call_7a670850
    ChaveValorValor brutoErro-padrãoIC
    coef.prezg
    Coefficient on prezg in the regression of turn00
    0,00253841 0.0025384116682889790,0008059040.0008059042307639360,000943427 – 0,0041334
    Diagnósticos
    • n_obs = 128128
    • k = 33
    • r2 = 0,6097520.6097517364687246
    • df_resid = 125125
    • se_type = "HC1"
    • n_clusters = —
    Tabelas (1)
    {
      "coefficients": [
        {
          "ci_high": 0.276991271827998,
          "ci_low": 0.16302894731001297,
          "coef": 0.22001010956900546,
          "p": 4.8908131284151465e-12,
          "se": 0.028791101067220083,
          "t": 7.641601099427785,
          "term": "Intercept"
        },
        {
          "ci_high": 0.004133396161280525,
          "ci_low": 0.0009434271752974332,
          "coef": 0.002538411668288979,
          "p": 0.002044520543482721,
          "se": 0.000805904230763936,
          "t": 3.1497683861055763,
          "term": "prezg"
        },
        {
          "ci_high": 0.9275613268834689,
          "ci_low": 0.6357405015944272,
          "coef": 0.7816509142389481,
          "p": 3.977403620808448e-19,
          "se": 0.07372474113662393,
          "t": 10.602287674234377,
          "term": "senate"
        }
      ]
    }
    Digests dos dados
    krasno_do_televised 9f4481d6eb3625cb6ec3d7b118be772ed1005e9362338b857e01fda87c3115ec
    sha256 do resultado
    636aed4dcfcfd31aff8b625c586dbaa177e5345acfe2b41ce20a758bb78469af
  4. 3Turno do modelo
    call_04e8bb83referenceFim: 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.prezg = 0,002538.",
        "caveats": [],
        "figure_refs": [
          "call_7a670850:coef.prezg"
        ]
      }
  5. 4Guarda
    resposta aceita
    Números encontrados
    0,002538
    Sem lastro
    —
    Não citados
    —
    1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
  6. 5Resposta

    Estimativa (infer.ols): coef.prezg = 0,002538.

    Figuras citadas: call_7a670850:coef.prezg · Parada: answered
    Figura da resposta: call_7a670850:coef.prezg = 0,002538410.002538411668288979 (se 0,0008059040.000805904230763936)
  7. 6Pontuação
    #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
  8. 7Pontuação
    #1figura da resposta próximafalhouobrigatória0.002538411668 vs 0.003

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)
99,1 KB · sha256 058d5aae647f4e3c05e9680e264dff25068a3c4b6065cab70c81d9239d096ebd

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/433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420.json2,4 KB433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420
attachments/52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b.json64,0 KB52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b
attachments/554d2209ffbb9f47d524430ec003dc95954811ae6aab2ef0a768681c6c21dcab.json169 B554d2209ffbb9f47d524430ec003dc95954811ae6aab2ef0a768681c6c21dcab
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attachments/d259bdd02656e831b4dafbe12b06a0b735d6ee3663a2f242cd8c87a2d17e2ab5.json1,1 KBd259bdd02656e831b4dafbe12b06a0b735d6ee3663a2f242cd8c87a2d17e2ab5
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trajectories/causcibench_real.q058.e1.a1.jsonl11,2 KBd6b527eea4310d79afa7fb27d14c7827fe0ce8fcc58963fc09c3b3570d2bb35f