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Tarefa causcibench_real.q121

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): did (OLS on the interaction of a group indicator and a period indicator (2x2 difference in differences))

Pergunta feita ao analista

Does enrollment in OSNAP lead to an increase in the number of whole grain calories consumed by a child?

Resposta

Estimativa (infer.ols): coef.post_x_osnap = 0,09578.

Valores esperados e de onde vêm

causcibench_real.gold.q121

Fonte
CauSciBench real split, data/metadata_json/real_input.json at d9bb43a, id 121
Tipo
benchmark_gold
Localização
real_input.json, record id 121: fields effect and std_error
Trecho
id 121 effect 0.095 std_error 0.042
Valor como publicado
0.095
Erro-padrão como publicado
0.042
Valor
0,0950.095 (se 0,0420.042)
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: 0,0950.095 · 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
0.09578386162 vs 0.095
obrigatóriapassou0,0950.0950,09578390.09578386162360664relativa 0.05causcibench_real.gold.q121call_99841da3

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_99841da3)igual
Argumentos da referência e do agente
ArgumentoReferênciaAgente
cluster——não fixado pela referência
controls["post","osnap","age","male","race","firstday"]["post","osnap","age","male","race","firstday"]igual
dataset"lee_impact_ref""lee_impact_ref"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["post_x_osnap"]["post_x_osnap"]igual
y"s_wg_consumed""s_wg_consumed"igual

Trajetória

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

  1. 0Início

    Does enrollment in OSNAP lead to an increase in the number of whole grain calories consumed by a child?

    lee_impact (agent)

    This dataset contains data describing dietary consumption of snacks served by afterschool programs in the OSNAP group randomized trial. This longitudinal dataset that covers baseline and follow periods of the trial was used to investigate the effectiveness of the OSNAP intervention on a number of children's dietary intake outcomes (e.g., changes in ounces of juice consumed, servings of fruits and vegetables, calories consumed). Dietary consumption data was collected on two days at baseline and two days at follow up for each child. Variables: siteid: Site indicator age: Age of the child in years male: Male or female identifier (0 = Female, 1 = Male) race: Race of the child (Black, Hispanic/Latino, Asian, Multiracial, Cape Verdean, Black Hispanic, -1 = missing) with White as reference childid: Unique child identifier foodservice: Satellite Foodservice provided (on-site, satellite, independent) osnap: Enrollment in OSNAP pair: Matched pairs obsdate: Observation date s_juiceoz_consumed: Ounces of 100% juice consumed per snack s_fv_consumed: Servings of fruits & vegetables consumed per snack s_pho_consumed: Servings of foods with trans fats consumed per snack s_wg_consumed: Servings of whole grains consumed per snack s_kcal_consumed: Calories(kcals) consumed per snack s_bevkcal_consumed: Beverage calories(kcals) consumed per snack sdayps: [description missing] post: Collected post-hoc firstday: day of data collection as a binary variable (0 not first day, 1 first day)

    file 1745419e067c9258af66c2ec5de4fd0428b8db184554eda40436ed9c96dc3eac · frame —
    lee_impact_ref (reference)
    file 1745419e067c9258af66c2ec5de4fd0428b8db184554eda40436ed9c96dc3eac · frame —
    1. derive {"args":{"columns":["post","osnap"]},"name":"post_x_osnap","op":"interaction"}
  2. 1Transformação
    lee_impact_ref · derive {"args":{"columns":["post","osnap"]},"name":"post_x_osnap","op":"interaction"}
    1377 → 1377 linhas
    Frame antes → depois: 553144678947 → d2d3c02060df
  3. 2Turno do modelo
    call_910e028areferenceFim: 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": [
          "post",
          "osnap",
          "age",
          "male",
          "race",
          "firstday"
        ],
        "dataset": "lee_impact_ref",
        "x": [
          "post_x_osnap"
        ],
        "y": "s_wg_consumed"
      }
  4. 3Ferramenta
    infer.olsv0.1.0call_99841da3decidido pelo modeloreexecutável

    Motivo: causcibench_metadata_rule/1: ols

    Argumentos
    {
      "cluster": null,
      "controls": [
        "post",
        "osnap",
        "age",
        "male",
        "race",
        "firstday"
      ],
      "dataset": "lee_impact_ref",
      "fe": [],
      "intercept": true,
      "level": 0.95,
      "se": "HC1",
      "subset": null,
      "weights": null,
      "x": [
        "post_x_osnap"
      ],
      "y": "s_wg_consumed"
    }
    Figuras call_99841da3
    ChaveValorValor brutoErro-padrãoIC
    coef.post_x_osnap
    Coefficient on post_x_osnap in the regression of s_wg_consumed
    0,0957839 0.095783861623606640,04281990.0428199423603038840,0117841 – 0,179784
    Diagnósticos
    • n_obs = 1.3771377
    • k = 88
    • r2 = 0,01317370.013173739402385087
    • df_resid = 1.3691369
    • se_type = "HC1"
    • n_clusters = —
    Tabelas (1)
    {
      "coefficients": [
        {
          "ci_high": 0.27181527710766856,
          "ci_low": 0.07248382412662568,
          "coef": 0.17214955061714712,
          "p": 0.0007230346978146343,
          "se": 0.05080583716439131,
          "t": 3.388381340122921,
          "term": "Intercept"
        },
        {
          "ci_high": 0.17978367152366007,
          "ci_low": 0.011784051723553207,
          "coef": 0.09578386162360664,
          "p": 0.025453444080176163,
          "se": 0.042819942360303884,
          "t": 2.2368984249825337,
          "term": "post_x_osnap"
        },
        {
          "ci_high": 0.00326570736138547,
          "ci_low": -0.11611023516998137,
          "coef": -0.05642226390429795,
          "p": 0.06390145836032704,
          "se": 0.03042668182512652,
          "t": -1.8543679599562557,
          "term": "post"
        },
        {
          "ci_high": 0.01591517796519576,
          "ci_low": -0.09715471268571738,
          "coef": -0.04061976736026081,
          "p": 0.15892638133924383,
          "se": 0.02881938784217941,
          "t": -1.4094597561441131,
          "term": "osnap"
        },
        {
          "ci_high": 0.012219295260514696,
          "ci_low": -0.011302574743961036,
          "coef": 0.0004583602582768298,
          "p": 0.9390694841768665,
          "se": 0.0059952821262133065,
          "t": 0.07645349270099083,
          "term": "age"
        },
        {
          "ci_high": 0.03882728656311895,
          "ci_low": -0.0442401085055549,
          "coef": -0.002706410971217976,
          "p": 0.8983040092034156,
          "se": 0.021172316181985448,
          "t": -0.1278278176064996,
          "term": "male"
        },
        {
          "ci_high": 0.0004972054260928057,
          "ci_low": -0.024683831529399083,
          "coef": -0.01209331305165314,
          "p": 0.05974560672451491,
          "se": 0.0064181725666391,
          "t": -1.8842299620475689,
          "term": "race"
        },
        {
          "ci_high": 0.10480637729577862,
          "ci_low": 0.020843274642863605,
          "coef": 0.06282482596932111,
          "p": 0.003383997862323851,
          "se": 0.02140061519346255,
          "t": 2.9356551389472583,
          "term": "firstday"
        }
      ]
    }
    Digests dos dados
    lee_impact_ref d2d3c02060dfdfb62ae16ba8672caff7e6638c3cf10a320b65d5e71455768cf1
    sha256 do resultado
    fa89140645774cbdc35ed9a1785906a7065dc8ee738ba90bbad4120e6167513a
  5. 4Turno do modelo
    call_29601f17referenceFim: 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.post_x_osnap = 0,09578.",
        "caveats": [],
        "figure_refs": [
          "call_99841da3:coef.post_x_osnap"
        ]
      }
  6. 5Guarda
    resposta aceita
    Números encontrados
    0,09578
    Sem lastro
    —
    Não citados
    —
    1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
  7. 6Resposta

    Estimativa (infer.ols): coef.post_x_osnap = 0,09578.

    Figuras citadas: call_99841da3:coef.post_x_osnap · Parada: answered
    Figura da resposta: call_99841da3:coef.post_x_osnap = 0,09578390.09578386162360664 (se 0,04281990.042819942360303884)
  8. 7Pontuação
    #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
  9. 8Pontuação
    #1figura da resposta próximapassouobrigatória0.09578386162 vs 0.095

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)
99,9 KB · sha256 7e2fcfa70f5d28f69a5f97c2d47884fd1ad3cf4aca0f494cd80df570592e626e

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/0fe78d432a21a377afc0422e1a1afc1e3baa190cfa7f58c2646e95078bc68038.json1,7 KB0fe78d432a21a377afc0422e1a1afc1e3baa190cfa7f58c2646e95078bc68038
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specs/causcibench_real.q121.json6,6 KBa826d9cbdc6b997ee1eb5320ea990c9f727269fc31ff6a4bc0e6d04c429de920
traces/causcibench_real.q121.e1.a1.jsonl15,9 KBebba83175ff7911866283278a3198c80d1410354c582ff9b71c3f95bcae7667b
trajectories/causcibench_real.q121.e1.a1.jsonl11,9 KB2f57cccd8d087942b863d7cceaacde3109acc42115912d1e85e5506231e36462