Tarefa causcibench_real.q017
causcibench_realagentT2publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T171122Z-suite-causcibench_real-baseline-4f971bVeredito
no answer figure: the answer cites no effect of an estimator callPergunta feita ao analista
How do castle doctrine laws affect (log) larceny rates across states while accounting for population size across the states?
Pelas regras deste roteador não identifiquei um desenho que responda à pergunta; nenhuma estimativa foi feita.
Valores esperados e de onde vêm
causcibench_real.gold.q017
- Fonte
- CauSciBench real split, data/metadata_json/real_input.json at d9bb43a, id 17
- Tipo
- benchmark_gold
- Localização
- real_input.json, record id 17: fields effect and std_error
- Trecho
id 17 effect 0.003 std_error 0.017
- Valor como publicado
0.003- Erro-padrão como publicado
0.017- Valor
- 0,003
0.003(se 0,0170.017) - 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: 0,003
0.003· 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 no answer figure: the answer cites no effect of an estimator call | obrigatória | falhou | 0,0030.003 | — | relativa 0.05 | causcibench_real.gold.q017 | — |
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
Trajetória
Cada evento na ordem em que aconteceu: turnos do modelo, chamadas de ferramentas, guardas, transformações e pontuação.
- 0Início
How do castle doctrine laws affect (log) larceny rates across states while accounting for population size across the states?
cheng_does_strengthening(agent)This dataset examines the impact of castle-doctrine statutes on violent crime rates in the United States. It combines state-level crime data from the FBI Uniform Crime Reports (UCR) Summary Files with information on the timing of castle-doctrine law implementation across states. The laws were adopted at different times, with 21 states enacting them between 2000 and 2010. Dataset Variables: year: Calendar year post: Indicator for post-treatment period sid: State ID robbery_gun_r: Region-quarter fixed effect (robbery with gun) jhcitizen_c: Justifiable homicides by private citizens jhpolice_c: Justifiable homicides by police officers homicide: Homicide rate per 100,000 state population robbery: Robbery rate per 100,000 state population assault: Aggravated assault rate per 100,000 state population burglary: Burglary rate per 100,000 state population larceny: Larceny rate per 100,000 state population motor: Motor vehicle theft rate per 100,000 state population murder: Murder rate per 100,000 state population l_homicide: Log of homicide rate l_robbery: Log of robbery rate l_assault: Log of aggravated assault rate l_burglary: Log of burglary rate l_larceny: Log of larceny rate l_motor: Log of motor vehicle theft rate l_murder: Log of murder rate unemployrt: State unemployment rate blackm_15_24: Percent of Black males aged 15 to 24 whitem_15_24: Percent of White males aged 15 to 24 blackm_25_44: Percent of Black males aged 25 to 44 whitem_25_44: Percent of White males aged 25 to 44 poverty: State poverty rate l_police: Logged police presence l_income: Logged income l_prisoner: Logged number of prisoners l_lagprisoner: Lagged log prisoners l_exp_subsidy: Logged subsidy spending l_exp_pubwelfare: Logged public welfare spending lead1, lead2, lead3, lead4, lead5, lead6, lead7, lead8, lead9, lag0, lag1, lag2, lag3, lag4, lag5: Indicators of how many time periods until/since treatment popwt: Population weight r20001, r20002, r20003, r20004, r20011, r20012, r20013, r20014, r20021, r20022, r20023, r20024, r20031, r20032, r20033: Region-quarter fixed effects trend_1, trend_10, trend_11, trend_12, trend_13, trend_14, trend_15, trend_16, trend_17, trend_18, trend_19: linear time trends
fileb84b3549a35f5322b7d6adaa8030c435fdcd26bbb63eea02e24883c1dc6f7fed· frame — - 1Turno do modelo
call_3e75a74drules-1Fim:tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cacheChamadas pedidassubmit_answer(meta-ferramenta){ "answer": "Pelas regras deste roteador não identifiquei um desenho que responda à pergunta; nenhuma estimativa foi feita.", "caveats": [], "figure_refs": [] }
- 2Guardaresposta aceita
- Números encontrados
- —
- Sem lastro
- —
- Não citados
- —
1 nova(s) tentativa(s) restante(s) - 3Resposta
Pelas regras deste roteador não identifiquei um desenho que responda à pergunta; nenhuma estimativa foi feita.
Figuras citadas:—· Parada:answered - 4Pontuação#0resposta com lastropassouobrigatória
every number backed - 5Pontuação#1figura da resposta próximafalhouobrigatória
no answer figure: the answer cites no effect of an estimator call
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
91ef9ef76c8a345cdb282fc6e4c67aa3ca80131608c832c9fab9667350840ff2O 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/433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420.json | 2,4 KB | 433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420 |
| attachments/52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b.json | 64,0 KB | 52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b |
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| attachments/efdda3a6cd4cdeaf701f164cb24fa29c7f6f7656d5a57c55aeed4514ca145b31.json | 149 B | efdda3a6cd4cdeaf701f164cb24fa29c7f6f7656d5a57c55aeed4514ca145b31 |
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