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Tarefa causcibench_real.q117

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

Veredito

passouPassou em todas as verificações obrigatórias.

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

Pergunta feita ao analista

How many global deaths due to extreme weather are attributable to climate change?

Resposta

Estimativa (infer.ols): coef.FAR Best Estimate = -205,1.

Valores esperados e de onde vêm

causcibench_real.gold.q117

Fonte
CauSciBench real split, data/metadata_json/real_input.json at d9bb43a, id 117
Tipo
benchmark_gold
Localização
real_input.json, record id 117: fields effect and std_error
Trecho
id 117 effect -205.355 std_error 1550.001
Valor como publicado
-205.355
Erro-padrão como publicado
1550.001
Valor
-205,355-205.355 (se 1.5501550.001)
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: -205,355-205.355 · 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
-205.118108 vs -205.355
obrigatóriapassou-205,355-205.355-205,118-205.11810799915094relativa 0.05causcibench_real.gold.q117call_41955b70

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_41955b70)igual
Argumentos da referência e do agente
ArgumentoReferênciaAgente
cluster——não fixado pela referência
controls[][]igual
dataset"newman_global_costs""newman_global_costs"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["FAR Best Estimate"]["FAR Best Estimate"]igual
y"Total Deaths""Total Deaths"igual

Trajetória

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

  1. 0Início

    How many global deaths due to extreme weather are attributable to climate change?

    newman_global_costs (agent)

    The study examines the global economic costs of extreme weather events attributable to climate change using Event Attribution methodology. It analyzes 185 extreme weather events from 2000-2019 across multiple countries, combining data from climate attribution studies with socio-economic impact data from the Emergency Management Database (EM-DAT). The methodology uses climate models to compare observed extreme weather events with counterfactual scenarios without anthropogenic greenhouse gas emissions. This generates Fraction of Attributable Risk (FAR) estimates quantifying what portion of each event's risk is attributable to human-induced climate change. These FAR values are then applied to observed mortality and economic damages to calculate climate change-attributable costs globally. Variable description: - Event Identifier: Identifies the specific extreme weather event - Year: Year of event - Country/region: Country of event - Continent: Continent where event happened - Disaster Type: One of Flood, Heatwave, Wildfire, Drought, Storm, Cold wave - FAR Best Estimate: FAR value = 1 - p_1/p_0, where p_1 is the probability of event in the real world, and p_0 in counterfactual world without climate change. - Total Deaths: Total number of deaths caused by event - Total Affected - Total Damage (US$ Thousands): Amount of damage caused in thousands of US dollars per event - Insured Loss (US$ Thousands): Amount of economic damage insured - Uninsured damages: Difference of previous two - Total Damage (US$ Millions): Amount of damage caused in millions of US dollars per event - Insured Loss (US$ Millions): Amount of economic damage insured (in millions)

    file b5566c38a3ac6ecba6cc014aea2af8aaa376b6fed658c546a704080cb4a8240d · frame —
  2. 1Turno do modelo
    call_3d06d50areferenceFim: 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": [],
        "dataset": "newman_global_costs",
        "x": [
          "FAR Best Estimate"
        ],
        "y": "Total Deaths"
      }
  3. 2Ferramenta
    infer.olsv0.1.0call_41955b70decidido pelo modeloreexecutável

    Motivo: causcibench_metadata_rule/1: ols

    Argumentos
    {
      "cluster": null,
      "controls": [],
      "dataset": "newman_global_costs",
      "fe": [],
      "intercept": true,
      "level": 0.95,
      "se": "HC1",
      "subset": null,
      "weights": null,
      "x": [
        "FAR Best Estimate"
      ],
      "y": "Total Deaths"
    }
    Figuras call_41955b70
    ChaveValorValor brutoErro-padrãoIC
    coef.FAR Best Estimate
    Coefficient on FAR Best Estimate in the regression of Total Deaths
    -205,118 -205.118107999150941.163,331163.325221237423-2.510,1 – 2.099,86
    Diagnósticos
    • n_obs = 114114
    • k = 22
    • r2 = 0,0002710320.00027103240970849374
    • df_resid = 112112
    • se_type = "HC1"
    • n_clusters = —
    Tabelas (1)
    {
      "coefficients": [
        {
          "ci_high": 2855.040624622702,
          "ci_low": -22.712446250707444,
          "coef": 1416.1640891859975,
          "p": 0.05366378249916706,
          "se": 726.2021820606811,
          "t": 1.9500961635332341,
          "term": "Intercept"
        },
        {
          "ci_high": 2099.861696895421,
          "ci_low": -2510.0979128937233,
          "coef": -205.11810799915094,
          "p": 0.8603605683368692,
          "se": 1163.325221237423,
          "t": -0.1763205200528257,
          "term": "FAR Best Estimate"
        }
      ]
    }
    • 77 rows were dropped because one of 'Total Deaths', 'FAR Best Estimate' was missing
    Digests dos dados
    newman_global_costs 6d5cad51d45205e9a2becb995681807ee23c75f78a49e411ace6a31ff6cc0d24
    sha256 do resultado
    d49a6191872d8b742a33a75b1e376187e0db1737fcbe5dd16e74ac0ab7bc6115
  4. 3Turno do modelo
    call_31073a16referenceFim: 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.FAR Best Estimate = -205,1.",
        "caveats": [],
        "figure_refs": [
          "call_41955b70:coef.FAR Best Estimate"
        ]
      }
  5. 4Guarda
    resposta aceita
    Números encontrados
    -205,1
    Sem lastro
    —
    Não citados
    —
    1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
  6. 5Resposta

    Estimativa (infer.ols): coef.FAR Best Estimate = -205,1.

    Figuras citadas: call_41955b70:coef.FAR Best Estimate · Parada: answered
    Figura da resposta: call_41955b70:coef.FAR Best Estimate = -205,118-205.11810799915094 (se 1.163,331163.325221237423)
  7. 6Pontuação
    #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
  8. 7Pontuação
    #1figura da resposta próximapassouobrigatória-205.118108 vs -205.355

Épocas × verificações

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

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)
97,9 KB · sha256 031d6e2b73db4cfce11bddf3a31c89cab2f6790694692c9d955a0e61bd692275

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/33b8a0e268f7badcb230f2db020a912606c23ffe6281f8d2f03174b59759baef.json1,1 KB33b8a0e268f7badcb230f2db020a912606c23ffe6281f8d2f03174b59759baef
attachments/394b15bc1b4845a3e4b2e09e7ba63312ccb5e4310756a142ad7b3a5079654afb.json106 B394b15bc1b4845a3e4b2e09e7ba63312ccb5e4310756a142ad7b3a5079654afb
attachments/433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420.json2,4 KB433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420
attachments/52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b.json64,0 KB52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b
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