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Tarefa causcibench_real.q022

causcibench_realagentT2publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T171122Z-suite-causcibench_real-baseline-4f971b

Veredito

falhouDecidida pela verificação 1: figura da resposta próxima, fora da tolerância.
279.1647313 vs 45.191

Família do método (das chamadas de ferramentas): rd (regression discontinuity)

Pergunta feita ao analista

In close congressional elections, does winning the election as a Democrat lead to more liberal legislative voting behavior?

Resposta

Estimativa (infer.rdd): effect = 279,2 (IC 95%: -207,4 a 765,7).

Valores esperados e de onde vêm

causcibench_real.gold.q022

Fonte
CauSciBench real split, data/metadata_json/real_input.json at d9bb43a, id 22
Tipo
benchmark_gold
Localização
real_input.json, record id 22: fields effect and std_error
Trecho
id 22 effect 45.191 std_error 2.676
Valor como publicado
45.191
Erro-padrão como publicado
2.676
Valor
45,19145.191 (se 2,6762.676)
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: 45,19145.191 · 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
279.1647313 vs 45.191
obrigatóriafalhou45,19145.191279,165279.1647312977128relativa 0.05causcibench_real.gold.q022call_e79f2215

Caminho de referência e caminho do agente

A chamada de referência ao lado da chamada que deu a resposta, argumento por argumento.

Nenhum caminho de referência registrado para esta tarefa.

Trajetória

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

  1. 0Início

    In close congressional elections, does winning the election as a Democrat lead to more liberal legislative voting behavior?

    lee_do_voters (agent)

    This dataset is used to study whether elected officials moderate their policy positions in response to closely contested elections. The goal is to test whether policy outcomes reflect the preferences of a nearly divided electorate (convergence) or the ideology of the winning candidate (divergence). Legislative behavior is measured using the Americans for Democratic Action (ADA) score. For each congressional session, the ADA selects a set of key roll-call votes and assigns each representative a score from 0 to 100. Higher scores indicate a more liberal voting record. The dataset includes the following variables: state: ICPSR state code identifying the state district: Congressional district number id: Unique election identifier year: Year of the election score: ADA voting score (higher values indicate more liberal voting) demvoteshare: Share of votes received by the Democratic candidate (between 0 and 1) democrat: Indicator equal to 1 if the Democrat won the election, i.e., secured more than 50% of the vote lagdemvoteshare: Democratic vote share in the previous election (between 0 and 1) lagdemocrat: Indicator equal to 1 if the Democrat won the previous election, i.e., secured more than 50% of the vote

    file 93bbbf2757b5a306889b643aaee68f5e1ce9b42f12b64ff95b9aceb040ea8d5a · frame —
  2. 1Turno do modelo
    call_4677f362rules-1Fim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache
    Texto visível

    O tratamento muda num limiar da variável de corte: regressão descontínua.

    Chamadas pedidas
    • infer.rdd
      {
        "cutoff": 0,
        "dataset": "lee_do_voters",
        "running": "score",
        "y": "Unnamed: 0"
      }
  3. 2Ferramenta
    infer.rddv0.1.0call_e79f2215decidido pelo modeloreexecutável

    Motivo: O tratamento muda num limiar da variável de corte: regressão descontínua.

    Argumentos
    {
      "bandwidth": null,
      "cluster": null,
      "cutoff": 0,
      "dataset": "lee_do_voters",
      "kernel": "triangular",
      "level": 0.95,
      "polynomial": 1,
      "running": "score",
      "subset": null,
      "y": "Unnamed: 0"
    }
    Figuras call_e79f2215
    ChaveValorValor brutoErro-padrãoIC
    effect
    Jump in Unnamed: 0 at the cutoff of score
    279,165 279.1647312977128248,26248.25990671589517-207,416 – 765,745
    Diagnósticos
    • bandwidth = 14,208614.20859737632235
    • bandwidth_method = "IK"
    • n_left = 758758
    • n_right = 3.1803180
    • kernel = "triangular"
    • polynomial = 11
    • bandwidth_sensitive = true
    • n_obs = 13.58813588
    • se_type = "HC1"
    Tabelas (1)
    {
      "sensitivity": [
        {
          "bandwidth": 7.104298688161175,
          "ci_high": 174.66283692489503,
          "ci_low": -1229.7032357853918,
          "estimate": -527.5201994302485,
          "multiplier": 0.5,
          "n_left": 575,
          "n_right": 1459,
          "se": 358.2632343726077
        },
        {
          "bandwidth": 14.20859737632235,
          "ci_high": 765.7452072661408,
          "ci_low": -207.41574467071518,
          "estimate": 279.1647312977128,
          "multiplier": 1,
          "n_left": 758,
          "n_right": 3180,
          "se": 248.25990671589517
        },
        {
          "bandwidth": 28.4171947526447,
          "ci_high": 878.495478407755,
          "ci_low": 96.1918375711154,
          "estimate": 487.3436579894352,
          "multiplier": 2,
          "n_left": 819,
          "n_right": 5048,
          "se": 199.5709224780024
        }
      ]
    }
    Digests dos dados
    lee_do_voters 4736dd24ef756d8688297bf924dd17c7367e5e6d2a5eb23cf41140965280d20b
    sha256 do resultado
    943de87ce0de33ffe6075dbf68b5c59c1e9cfed3dea84acd73ee5a3c0ff1be59
  4. 3Turno do modelo
    call_a0c2a1b8rules-1Fim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache
    Chamadas pedidas
    • submit_answer (meta-ferramenta)
      {
        "answer": "Estimativa (infer.rdd): effect = 279,2 (IC 95%: -207,4 a 765,7).",
        "caveats": [],
        "figure_refs": [
          "call_e79f2215:effect"
        ]
      }
  5. 4Guarda
    resposta aceita
    Números encontrados
    279,2 · 95% · -207,4 · 765,7
    Sem lastro
    —
    Não citados
    —
    1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
  6. 5Resposta

    Estimativa (infer.rdd): effect = 279,2 (IC 95%: -207,4 a 765,7).

    Figuras citadas: call_e79f2215:effect · Parada: answered
    Figura da resposta: call_e79f2215:effect = 279,165279.1647312977128 (se 248,26248.25990671589517)
  7. 6Pontuação
    #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
  8. 7Pontuação
    #1figura da resposta próximafalhouobrigatória279.1647313 vs 45.191

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.

Downloads desta tarefa

Pacote da tarefa (.zip)
90,5 KB · sha256 aa8300a046b3cdd08dbd40acd6994a9bc4d65c8f229be316b6b7327a867d3c40

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
attachments/27ddba724083b23e1b4ef601220c868c372ff57d8a95ca0c4f155f227323e6e2.json148 B27ddba724083b23e1b4ef601220c868c372ff57d8a95ca0c4f155f227323e6e2
attachments/3aaa684257065ea3005e37b5efadaa14022d408f896af96de8861b15bc5eeb77.json1,4 KB3aaa684257065ea3005e37b5efadaa14022d408f896af96de8861b15bc5eeb77
attachments/433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420.json2,4 KB433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420
attachments/52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b.json64,0 KB52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b
attachments/8124f4a6ddcbfdf84449f8dba55e4d73f06b9b158b5c3a7368cbefdc09dcda36.json1,5 KB8124f4a6ddcbfdf84449f8dba55e4d73f06b9b158b5c3a7368cbefdc09dcda36
attachments/c7690f89414d427bff9b2fc212dedeecf51d82a71f7e782dc524c070bbe17714.json1,7 KBc7690f89414d427bff9b2fc212dedeecf51d82a71f7e782dc524c070bbe17714
attachments/fcb694ff7234e67440b77a99180c774b94b42cbd818c6157e910e7f52ad83c39.json256 Bfcb694ff7234e67440b77a99180c774b94b42cbd818c6157e910e7f52ad83c39
native/causcibench_real/causcibench_real.q022.e1.a1.json1,7 KB44f779bfee7b569823bc8a1a056bdf06b1a937ba416108e3d1718ef45968503f
sources/causcibench_real.gold.q022.json1,2 KB07b1a516abfcdd6e1e87c7a585a57df643709cc177dc8ccc9165c8dc7257fa0e
specs/causcibench_real.q022.json4,8 KB2dce9c41fd98910f759e4a4e9d3d3eb1c0a4049eecd87530fd1be913ec266ea4
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trajectories/causcibench_real.q022.e1.a1.jsonl10,5 KB4af62544a9595e4d07dee7e4f0d476298092e82316b1657440037922cdbfe276