Tarefa causcibench_real.q086
causcibench_realagentT2publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T171059Z-suite-causcibench_real-scripted-ded01dVeredito
0.5639257192 vs 0.091Família 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?
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
- 0,091
0.091(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: 0,091
0.091· 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 0.5639257192 vs 0.091 | obrigatória | falhou | 0,0910.091 | 0,5639260.5639257192155502 | relativa 0.05 | causcibench_real.gold.q086 | call_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
| Argumento | Referência | Agente | |
|---|---|---|---|
| cluster | — | — | não fixado pela referência |
| controls | [] | [] | igual |
| dataset | "urdinez_undermining" | "urdinez_undermining" | igual |
| fe | ["respondent_code","wave"] | ["respondent_code","wave"] | igual |
| intercept | — | true | não fixado pela referência |
| level | — | 0,950.95 | não 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.
- 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
file0d804a4b724492f48aeb435e50c458467d1633762f28d7877e8d78bf85daf286· frame — - 1Turno do modelo
call_38e9d95creferenceFim:tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cacheTexto visívelcauscibench_metadata_rule/1: did
Chamadas pedidasinfer.ols{ "controls": [], "dataset": "urdinez_undermining", "fe": [ "respondent_code", "wave" ], "x": [ "vaccine" ], "y": "usa_score" }
- 2Ferramenta
infer.olsv0.1.0call_bc4313ffdecidido pelo modeloreexecutávelMotivo: 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 Chave Valor Valor bruto Erro-padrão IC coef.vaccine Coefficient on vaccine in the regression of usa_score0,563926 0.56392571921555021,81258 1.8125848913025435-2,99139 – 4,11924 Diagnósticosn_obs= 4.4454445k= 2.8612861r2= 0,7954490.7954493455292445df_resid= 1.5841584se_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_underminingbe8c21837f47851acc322a376c4d699f08336d9143f56b79277184ea265367ee- sha256 do resultado
80108139ac87cf4d6a6da7020ff6cad18b0cf68462978dea6cfc2a6d286abca1
- 3Turno do modelo
call_36392a88referenceFim:tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cacheChamadas pedidassubmit_answer(meta-ferramenta){ "answer": "Estimativa (infer.ols): coef.vaccine = 0,5639.", "caveats": [], "figure_refs": [ "call_bc4313ff:coef.vaccine" ] }
- 4Guardaresposta aceita
- Números encontrados
- 0,5639
- Sem lastro
- —
- Não citados
- —
1 nova(s) tentativa(s) restante(s) - 5Resposta
Estimativa (infer.ols): coef.vaccine = 0,5639.
Figuras citadas:call_bc4313ff:coef.vaccine· Parada:answeredFigura da resposta:call_bc4313ff:coef.vaccine= 0,5639260.5639257192155502(se 1,812581.8125848913025435) - 6Pontuação#0resposta com lastropassouobrigatória
every number backed - 7Pontuação#1figura da resposta próximafalhouobrigatória
0.5639257192 vs 0.091
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
7940d1543c5596c09971eb1f79572ec948ef8fcb72ffc19e3877f9a3517337e4O 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/1d99607b815294611a889e001f0517297365911a22ebc1541eb35cfcd7a09c98.json | 1016 B | 1d99607b815294611a889e001f0517297365911a22ebc1541eb35cfcd7a09c98 |
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