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Tarefa causcibench_real.q085

causcibench_realagentT2publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T171142Z-suite-causcibench_real-naive-d6494d

Veredito

falhouDecidida pela verificação 1: figura da resposta próxima, fora da tolerância.
5.525414556 vs 3.96

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

Pergunta feita ao analista

Does receiving a Chinese COVID-19 vaccine cause an increase in an individual's favorability toward China?

Resposta

Estimativa ingênua (infer.ols): coef.vaccine = 5,525.

Valores esperados e de onde vêm

causcibench_real.gold.q085

Fonte
CauSciBench real split, data/metadata_json/real_input.json at d9bb43a, id 85
Tipo
benchmark_gold
Localização
real_input.json, record id 85: fields effect and std_error
Trecho
id 85 effect 3.96 std_error 2.362
Valor como publicado
3.96
Erro-padrão como publicado
2.362
Valor
3,963.96 (se 2,3622.362)
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: 3,963.96 · 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
5.525414556 vs 3.96
obrigatóriafalhou3,963.965,525415.525414556491073relativa 0.05causcibench_real.gold.q085call_3157a92a

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_3157a92a)igual
Argumentos da referência e do agente
ArgumentoReferênciaAgente
cluster——não fixado pela referência
controls[][]igual
dataset"urdinez_undermining""urdinez_undermining"igual
fe["respondent_code","wave"][]diferente
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["vaccine"]["vaccine"]igual
y"china_score""china_score"igual

Trajetória

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

  1. 0Início

    Does receiving a Chinese COVID-19 vaccine cause an increase in an individual's favorability toward China?

    urdinez_undermining (agent)

    The data comes from an online panel survey conducted across 6 countries: Argentina, Brazil, Chile, Colombia, Mexico, and Peru. The survey was conducted in two waves, before Chinese COVID-19 vaccines were available and after vaccination campaigns were being carried out extensively. In the first round, the survey gathered socio-demographic information and participants' views on the six countries. Meanwhile, the second wave contained vaccine-corrected questions, such as whether respondents had received the Chinese Covid-19 vaccine. Both surveys asked the participants' attitudes towards China and the USA. Data variables: wave: survey year (2020, 2021) duration: time spent by respondents in the survey country: numeric country code device: survey device used sex: 0=female, 1=male age: respondents' age agerecode: age group code vaccine: vaccination status south_korea_score: favorability score assigned to South Korea china_score: favorability score assigned to China usa_score: favorability score assigned to the U.S. japan_score: favorability score assigned to Japan ideology: political ideology education: highest education level region_ar: Argentina subregion code region_br: Brazil subregion code region_co: Colombia subregion code region_cl: Chile subregion code region_mx: Mexico subregion code region_pe: Peru subregion code delta_china: change in favorability score for China delta_usa: change in favorability score for the U.S. income: respondents' income region_code: numeric region identifier country_name: name of the country respondent_code: unique respondent identifier news_experiment: treatment in survey experiment both_waves: indicator if respondent answered both waves excluded: indicator for excluded observations

    file 0d804a4b724492f48aeb435e50c458467d1633762f28d7877e8d78bf85daf286 · frame —
  2. 1Turno do modelo
    call_f3698c83naive-olsFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache
    Texto visível

    Linha de base ingênua: regressão do resultado no tratamento, sem controles.

    Chamadas pedidas
    • infer.ols
      {
        "dataset": "urdinez_undermining",
        "x": [
          "vaccine"
        ],
        "y": "china_score"
      }
  3. 2Ferramenta
    infer.olsv0.1.0call_3157a92adecidido pelo modeloreexecutável

    Motivo: Linha de base ingênua: regressão do resultado no tratamento, sem controles.

    Argumentos
    {
      "cluster": null,
      "controls": [],
      "dataset": "urdinez_undermining",
      "fe": [],
      "intercept": true,
      "level": 0.95,
      "se": "HC1",
      "subset": null,
      "weights": null,
      "x": [
        "vaccine"
      ],
      "y": "china_score"
    }
    Figuras call_3157a92a
    ChaveValorValor brutoErro-padrãoIC
    coef.vaccine
    Coefficient on vaccine in the regression of china_score
    5,52541 5.5254145564910731,192421.19242256783851453,18767 – 7,86316
    Diagnósticos
    • n_obs = 4.4454445
    • k = 22
    • r2 = 0,004604510.004604510142790397
    • df_resid = 4.4434443
    • se_type = "HC1"
    • n_clusters = —
    Tabelas (1)
    {
      "coefficients": [
        {
          "ci_high": 48.40554801343293,
          "ci_low": 46.481911793641025,
          "coef": 47.443729903536976,
          "p": 0,
          "se": 0.49059885775272066,
          "t": 96.70574880842938,
          "term": "Intercept"
        },
        {
          "ci_high": 7.863156689950731,
          "ci_low": 3.1876724230314153,
          "coef": 5.525414556491073,
          "p": 0.0000036934226265459824,
          "se": 1.1924225678385145,
          "t": 4.633772209215148,
          "term": "vaccine"
        }
      ]
    }
    Digests dos dados
    urdinez_undermining be8c21837f47851acc322a376c4d699f08336d9143f56b79277184ea265367ee
    sha256 do resultado
    483fd59a8c7847a7a7002283dd00a3cdc7adf8543a0c291692fa1ee9e290a262
  4. 3Turno do modelo
    call_d4064369naive-olsFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache
    Chamadas pedidas
    • submit_answer (meta-ferramenta)
      {
        "answer": "Estimativa ingênua (infer.ols): coef.vaccine = 5,525.",
        "caveats": [],
        "figure_refs": [
          "call_3157a92a:coef.vaccine"
        ]
      }
  5. 4Guarda
    resposta aceita
    Números encontrados
    5,525
    Sem lastro
    —
    Não citados
    —
    1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
  6. 5Resposta

    Estimativa ingênua (infer.ols): coef.vaccine = 5,525.

    Figuras citadas: call_3157a92a:coef.vaccine · Parada: answered
    Figura da resposta: call_3157a92a:coef.vaccine = 5,525415.525414556491073 (se 1,192421.1924225678385145)
  7. 6Pontuação
    #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
  8. 7Pontuação
    #1figura da resposta próximafalhouobrigatória5.525414556 vs 3.96

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.

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Pacote da tarefa (.zip)
105,6 KB · sha256 ebedec1b38d3f865ad6f0384c0a91bf00314fbcfd6ecca47e9fcaad9cbcf9648

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
attachments/106161cb7b743ba18d3691cb45baaac1a9cff505c01dac518480815f87ef5c7e.json966 B106161cb7b743ba18d3691cb45baaac1a9cff505c01dac518480815f87ef5c7e
attachments/433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420.json2,4 KB433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420
attachments/4e288d2ca8fa6a2d7a4743378e944d5fdda3eed27146ff1e4e3bc4caf9f415b0.json130 B4e288d2ca8fa6a2d7a4743378e944d5fdda3eed27146ff1e4e3bc4caf9f415b0
attachments/52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b.json64,0 KB52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b
attachments/7175f7b02e42102e485934f3f286703f02dbc82387f8e490afe78f356ee0af9c.json243 B7175f7b02e42102e485934f3f286703f02dbc82387f8e490afe78f356ee0af9c
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native/causcibench_real/causcibench_real.q085.e1.a1.json1,7 KBddd0a248c3ce7162183c563ebca06e317afddd58fb94609349b219d730972483
sources/causcibench_real.gold.q085.json1,2 KBedb52ec3a931c63c539d2cea0ad661b60d2180af7189d5721cb86fb25e994a54
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traces/causcibench_real.q085.e1.a1.jsonl13,6 KB45e9dbbe8fc8ee491c19cb719bb772f360756f3951f50cb2289b7615c6e89ad2
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