Tarefa causcibench_real.q080
causcibench_realagentT2publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T171142Z-suite-causcibench_real-naive-d6494dVeredito
0.0655196047 vs 0.043Família do método (das chamadas de ferramentas): ols (regression)
Pergunta feita ao analista
Among low-propensity voters, defined as those with a voting propensity of at most 0.68, what is the effect of receiving a get-out-the-vote phone call three days prior to the election on turnout?
Estimativa ingênua (infer.ols): coef.contacted_3days = 0,06552.
Valores esperados e de onde vêm
causcibench_real.gold.q080
- Fonte
- CauSciBench real split, data/metadata_json/real_input.json at d9bb43a, id 80
- Tipo
- benchmark_gold
- Localização
- real_input.json, record id 80: fields effect and std_error
- Trecho
id 80 effect 0.043 std_error 0.032
- Valor como publicado
0.043- Erro-padrão como publicado
0.032- Valor
- 0,043
0.043(se 0,0320.032) - 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: 0,043
0.043· 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 0.0655196047 vs 0.043 | obrigatória | falhou | 0,0430.043 | 0,06551960.06551960469755064 | relativa 0.05 | causcibench_real.gold.q080 | call_2cf1b36a |
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 | — | [] | não fixado pela referência |
| dataset | "panagopoulos_timing" | "panagopoulos_timing" | igual |
| endog | ["contacted_3days"] | — | ausente |
| exog | ["democrat","republican","unenrolled","other_party","age","age_squared","vtr_gen01","vtr_gen03"] | — | ausente |
| fe | — | [] | não fixado pela referência |
| instruments | ["three_days"] | — | ausente |
| 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 | — | ["contacted_3days"] | não fixado pela referência |
| y | "vtr_gen05" | "vtr_gen05" | igual |
Pendências do caminho de referência: needs_spec:sample, needs_spec:subgroup
Trajetória
Cada evento na ordem em que aconteceu: turnos do modelo, chamadas de ferramentas, guardas, transformações e pontuação.
- 0Início
Among low-propensity voters, defined as those with a voting propensity of at most 0.68, what is the effect of receiving a get-out-the-vote phone call three days prior to the election on turnout?
panagopoulos_timing(agent)The dataset consists of 25,000 registered voters in Rochester, New York, who were part of a randomized field experiment during the November 2005 municipal elections. Voters were randomly assigned to one of four groups: a phone reminder call scheduled for 4 weeks before Election Day, 2 weeks before, 3 days before, or a control group that received no call. The calls were nonpartisan get-out-the-vote reminders, delivered using standardized scripts. The unit of observation is the individual registered voter, and only those appearing on the official registration list were included. The main outcome is voter turnout in the 2005 election, while additional measures capture past voting history, party registration, demographics, and a predicted propensity to vote. The dataset also records whether each assigned reminder call was actually completed, allowing for comparison between group assignment and the reality of who was contacted. Data variables: vtr_gen01: Voted (2001) vtr_gen03: Voted (2003) vtr_gen05: Outcome: Voted 2005 treated: Successfully contacted four_weeks: Experimental group: Called 4 weeks before election two_weeks: Experimental group: Called 2 weeks before election three_days: Experimental group: Called 3 days before election control: Experimental group: Control, i.e., did not receive any calls democrat: Registered Democrat republican: Registered Republican unenrolled: Unaffiliated other_party: Other party registration age: Age (years) age_squared: Age squared contacted_4weeks: Successfully contacted: 4 weeks contacted_2weeks: Successfully contacted: 2 weeks contacted_3days: Successfully contacted: 3 days vote_prop: Predicted vote propensity use: Subject included id: Subject ID
file37ac4466ad26ac40012073e833298d7e3f2f8e8fbe8eb1fa90268ec2e1181ad7· frame — - 1Turno do modelo
call_0ccf2547naive-olsFim:tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cacheTexto visívelLinha de base ingênua: regressão do resultado no tratamento, sem controles.
Chamadas pedidasinfer.ols{ "dataset": "panagopoulos_timing", "x": [ "contacted_3days" ], "y": "vtr_gen05" }
- 2Ferramenta
infer.olsv0.1.0call_2cf1b36adecidido pelo modeloreexecutávelMotivo: Linha de base ingênua: regressão do resultado no tratamento, sem controles.
Argumentos
{ "cluster": null, "controls": [], "dataset": "panagopoulos_timing", "fe": [], "intercept": true, "level": 0.95, "se": "HC1", "subset": null, "weights": null, "x": [ "contacted_3days" ], "y": "vtr_gen05" }Figuras call_2cf1b36a Chave Valor Valor bruto Erro-padrão IC coef.contacted_3days Coefficient on contacted_3days in the regression of vtr_gen050,0655196 0.065519604697550640,015702 0.015702030008139560,0347427 – 0,0962965 Diagnósticosn_obs= 25.00025000k= 22r2= 0,0006829430.000682942976952039df_resid= 24.99824998se_type="HC1"n_clusters= —
Tabelas (1)
{ "coefficients": [ { "ci_high": 0.5126529387467661, "ci_low": 0.499991554847525, "coef": 0.5063222467971455, "p": 0, "se": 0.0032298478326340256, "t": 156.76349878818485, "term": "Intercept" }, { "ci_high": 0.09629650816676527, "ci_low": 0.03474270122833601, "coef": 0.06551960469755064, "p": 0.00003020494203020048, "se": 0.01570203000813956, "t": 4.172683701635192, "term": "contacted_3days" } ] }- Digests dos dados
panagopoulos_timinga9840be060a94f8bcf5d9657e12a817f7e5a23d132aea3f8161124cbc615d87e- sha256 do resultado
881dcdf448b78c1c76eb4c60f194eb14c58e78fecd53b5705ccef6ebf78b822e
- 3Turno do modelo
call_78f72931naive-olsFim:tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cacheChamadas pedidassubmit_answer(meta-ferramenta){ "answer": "Estimativa ingênua (infer.ols): coef.contacted_3days = 0,06552.", "caveats": [], "figure_refs": [ "call_2cf1b36a:coef.contacted_3days" ] }
- 4Guardaresposta aceita
- Números encontrados
- 0,06552
- Sem lastro
- —
- Não citados
- —
1 nova(s) tentativa(s) restante(s) - 5Resposta
Estimativa ingênua (infer.ols): coef.contacted_3days = 0,06552.
Figuras citadas:call_2cf1b36a:coef.contacted_3days· Parada:answeredFigura da resposta:call_2cf1b36a:coef.contacted_3days= 0,06551960.06551960469755064(se 0,0157020.01570203000813956) - 6Pontuação#0resposta com lastropassouobrigatória
every number backed - 7Pontuação#1figura da resposta próximafalhouobrigatória
0.0655196047 vs 0.043
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
f326f0709f729e639b87cd166f13c4cc0184e86dbdeaf17588ed0eaa3859e9d6O 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/3569164b50c6e485d62380606fcd6eb2aa8c57a7b2ed58ac2773bf6d15b9a46c.json | 903 B | 3569164b50c6e485d62380606fcd6eb2aa8c57a7b2ed58ac2773bf6d15b9a46c |
| attachments/433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420.json | 2,4 KB | 433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420 |
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