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Tarefa causcibench_real.q086

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

Veredito

falhouDecidida pela verificação 1: figura da resposta próxima, fora da tolerância.
0.5639257192 vs 0.091

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

Pergunta feita ao analista

Does receiving a Chinese COVID-19 vaccine cause a change in an individual's opinion of the United States?

Resposta

Estimativa (infer.ols): coef.vaccine = 0,5639.

Valores esperados e de onde vêm

causcibench_real.gold.q086

Fonte
CauSciBench real split, data/metadata_json/real_input.json at d9bb43a, id 86
Tipo
benchmark_gold
Localização
real_input.json, record id 86: fields effect and std_error
Trecho
id 86 effect 0.091 std_error 2.201
Valor como publicado
0.091
Erro-padrão como publicado
2.201
Valor
0,0910.091 (se 2,2012.201)
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: 0,0910.091 · 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
0.5639257192 vs 0.091
obrigatóriafalhou0,0910.0910,5639260.5639257192155502relativa 0.05causcibench_real.gold.q086call_bc4313ff

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_bc4313ff)igual
Argumentos da referência e do agente
ArgumentoReferênciaAgente
cluster——não fixado pela referência
controls[][]igual
dataset"urdinez_undermining""urdinez_undermining"igual
fe["respondent_code","wave"]["respondent_code","wave"]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["vaccine"]["vaccine"]igual
y"usa_score""usa_score"igual

Trajetória

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

  1. 0Início

    Does receiving a Chinese COVID-19 vaccine cause a change in an individual's opinion of the United States?

    urdinez_undermining (agent)

    The data comes from an online panel survey conducted across 6 countries: Argentina, Brazil, Chile, Colombia, Mexico, and Peru. The survey was conducted in two waves, before Chinese COVID-19 vaccines were available and after vaccination campaigns were being carried out extensively. In the first round, the survey gathered socio-demographic information and participants' views on the six countries. Meanwhile, the second wave contained vaccine-corrected questions, such as whether respondents had received the Chinese Covid-19 vaccine. Both surveys asked the participants' attitudes towards China and the USA. Data variables: wave: survey year (2020, 2021) duration: time spent by respondents in the survey country: numeric country code device: survey device used sex: 0=female, 1=male age: respondents' age agerecode: age group code vaccine: vaccination status south_korea_score: favorability score assigned to South Korea china_score: favorability score assigned to China usa_score: favorability score assigned to the U.S. japan_score: favorability score assigned to Japan ideology: political ideology education: highest education level region_ar: Argentina subregion code region_br: Brazil subregion code region_co: Colombia subregion code region_cl: Chile subregion code region_mx: Mexico subregion code region_pe: Peru subregion code delta_china: change in favorability score for China delta_usa: change in favorability score for the U.S. income: respondents' income region_code: numeric region identifier country_name: name of the country respondent_code: unique respondent identifier news_experiment: treatment in survey experiment both_waves: indicator if respondent answered both waves excluded: indicator for excluded observations

    file 0d804a4b724492f48aeb435e50c458467d1633762f28d7877e8d78bf85daf286 · frame —
  2. 1Turno do modelo
    call_38e9d95creferenceFim: 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": "urdinez_undermining",
        "fe": [
          "respondent_code",
          "wave"
        ],
        "x": [
          "vaccine"
        ],
        "y": "usa_score"
      }
  3. 2Ferramenta
    infer.olsv0.1.0call_bc4313ffdecidido pelo modeloreexecutável

    Motivo: causcibench_metadata_rule/1: did

    Argumentos
    {
      "cluster": null,
      "controls": [],
      "dataset": "urdinez_undermining",
      "fe": [
        "respondent_code",
        "wave"
      ],
      "intercept": true,
      "level": 0.95,
      "se": "HC1",
      "subset": null,
      "weights": null,
      "x": [
        "vaccine"
      ],
      "y": "usa_score"
    }
    Figuras call_bc4313ff
    ChaveValorValor brutoErro-padrãoIC
    coef.vaccine
    Coefficient on vaccine in the regression of usa_score
    0,563926 0.56392571921555021,812581.8125848913025435-2,99139 – 4,11924
    Diagnósticos
    • n_obs = 4.4454445
    • k = 2.8612861
    • r2 = 0,7954490.7954493455292445
    • df_resid = 1.5841584
    • se_type = "HC1"
    • n_clusters = —
    • fixed_effects = "respondent_code (2859 levels), wave (2 levels)"
    Tabelas (1)
    {
      "coefficients": [
        {
          "ci_high": 94.72600293063317,
          "ci_low": 78.290827363897,
          "coef": 86.50841514726508,
          "p": 4.456429980977551e-84,
          "se": 4.189520172059344,
          "t": 20.648764439470924,
          "term": "Intercept"
        },
        {
          "ci_high": 4.119243475750835,
          "ci_low": -2.9913920373197342,
          "coef": 0.5639257192155502,
          "p": 0.7557527217843119,
          "se": 1.8125848913025435,
          "t": 0.3111168596414301,
          "term": "vaccine"
        }
      ]
    }
    Digests dos dados
    urdinez_undermining be8c21837f47851acc322a376c4d699f08336d9143f56b79277184ea265367ee
    sha256 do resultado
    80108139ac87cf4d6a6da7020ff6cad18b0cf68462978dea6cfc2a6d286abca1
  4. 3Turno do modelo
    call_36392a88referenceFim: 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.vaccine = 0,5639.",
        "caveats": [],
        "figure_refs": [
          "call_bc4313ff:coef.vaccine"
        ]
      }
  5. 4Guarda
    resposta aceita
    Números encontrados
    0,5639
    Sem lastro
    —
    Não citados
    —
    1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
  6. 5Resposta

    Estimativa (infer.ols): coef.vaccine = 0,5639.

    Figuras citadas: call_bc4313ff:coef.vaccine · Parada: answered
    Figura da resposta: call_bc4313ff:coef.vaccine = 0,5639260.5639257192155502 (se 1,812581.8125848913025435)
  7. 6Pontuação
    #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
  8. 7Pontuação
    #1figura da resposta próximafalhouobrigatória0.5639257192 vs 0.091

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)
98,4 KB · sha256 7940d1543c5596c09971eb1f79572ec948ef8fcb72ffc19e3877f9a3517337e4

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.

Downloads desta tarefa
ArquivoTamanhosha256
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attachments/3ce6301eab24f8e690f13c8fce50b28a6fd6fcaa8ecce3a5038c8a0120d676e9.json130 B3ce6301eab24f8e690f13c8fce50b28a6fd6fcaa8ecce3a5038c8a0120d676e9
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attachments/52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b.json64,0 KB52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b
attachments/5628b859a1fb150ebe31437a25a07651cd8a047e1b7baff710fdf6391a765e9e.json234 B5628b859a1fb150ebe31437a25a07651cd8a047e1b7baff710fdf6391a765e9e
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attachments/9f7130375e58cf06164380c723b1f32eb13ce915840d15bacd2bfa1348d64178.json2,8 KB9f7130375e58cf06164380c723b1f32eb13ce915840d15bacd2bfa1348d64178
native/causcibench_real/causcibench_real.q086.e1.a1.json1,8 KBcb1b8e7b71b997cf35ca693303e3c22807aff77fc20073f334f557963b9c3841
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