Tarefa tool_selection.pooling.test.s1002

Veredito

Pergunta feita ao analista

Um vereador citou apenas o estudo com o maior efeito. Considerando todos os estudos abaixo, independentes entre si e medidos em pontos percentuais, qual o efeito médio? - Estudo A (2012): 3,5 (erro-padrão 2,2) - Estudo B (2016): 2,2 (erro-padrão 2,4) - Estudo C (2019): 3,9 (erro-padrão 1,7) - Estudo D (2021): 3,5 (erro-padrão 1,7)

Valores esperados e de onde vêm

Nenhuma fonte citada pelas verificações.

Verificações

Caminho de referência e caminho do agente

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

Trajetória

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

1. 0Início

   Um vereador citou apenas o estudo com o maior efeito. Considerando todos os estudos abaixo, independentes entre si e medidos em pontos percentuais, qual o efeito médio? - Estudo A (2012): 3,5 (erro-padrão 2,2) - Estudo B (2016): 2,2 (erro-padrão 2,4) - Estudo C (2019): 3,9 (erro-padrão 1,7) - Estudo D (2021): 3,5 (erro-padrão 1,7)

2. 1Turno do modelo
   call_e16d8ccbreferenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Texto visível

   Estudos independentes do mesmo efeito: meta-análise de efeitos aleatórios.

   Chamadas pedidas

   • evidence.pool_dl

     {
       "estimates": [
         {
           "estimate": 3.5,
           "id": "e1",
           "se": 2.2,
           "study_id": "A"
         },
         {
           "estimate": 2.2,
           "id": "e2",
           "se": 2.4,
           "study_id": "B"
         },
         {
           "estimate": 3.9,
           "id": "e3",
           "se": 1.7,
           "study_id": "C"
         },
         {
           "estimate": 3.5,
           "id": "e4",
           "se": 1.7,
           "study_id": "D"
         }
       ],
       "unit": "pontos percentuais"
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
3. 2Ferramenta
   evidence.pool_dlv0.1.0call_a52495eadecidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: Estudos independentes do mesmo efeito: meta-análise de efeitos aleatórios.

   Argumentos

   {
     "estimates": [
       {
         "ci_high": null,
         "ci_level": 0.95,
         "ci_low": null,
         "estimate": 3.5,
         "id": "e1",
         "se": 2.2,
         "study_id": "A"
       },
       {
         "ci_high": null,
         "ci_level": 0.95,
         "ci_low": null,
         "estimate": 2.2,
         "id": "e2",
         "se": 2.4,
         "study_id": "B"
       },
       {
         "ci_high": null,
         "ci_level": 0.95,
         "ci_low": null,
         "estimate": 3.9,
         "id": "e3",
         "se": 1.7,
         "study_id": "C"
       },
       {
         "ci_high": null,
         "ci_level": 0.95,
         "ci_low": null,
         "estimate": 3.5,
         "id": "e4",
         "se": 1.7,
         "study_id": "D"
       }
     ],
     "level": 0.95,
     "unit": "pontos percentuais"
   }

   Figuras call_a52495ea

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   pooled Random-effects pooled estimate (DerSimonian–Laird) over 4 studies	3,4186 pontos percentuais	3.418596424619288	0,9657150.9657152644191747	1,52583 – 5,31136

   Diagnósticos

   • k = 44
   • tau2 = 00
   • i2 = 00
   • q = 0,3416610.34166069570428587
   • n_se_from_interval = 00

   Tabelas (1)

   {
     "studies": [
       {
         "estimate": 3.5,
         "id": "e1",
         "se": 2.2,
         "se_source": "reported",
         "study_id": "A",
         "weight_fixed": 0.20661157024793386,
         "weight_pct": 19.268718428351164,
         "weight_random": 0.20661157024793386
       },
       {
         "estimate": 2.2,
         "id": "e2",
         "se": 2.4,
         "se_source": "reported",
         "study_id": "B",
         "weight_fixed": 0.1736111111111111,
         "weight_pct": 16.191075901600634,
         "weight_random": 0.1736111111111111
       },
       {
         "estimate": 3.9,
         "id": "e3",
         "se": 1.7,
         "se_source": "reported",
         "study_id": "C",
         "weight_fixed": 0.34602076124567477,
         "weight_pct": 32.270102835024105,
         "weight_random": 0.34602076124567477
       },
       {
         "estimate": 3.5,
         "id": "e4",
         "se": 1.7,
         "se_source": "reported",
         "study_id": "D",
         "weight_fixed": 0.34602076124567477,
         "weight_pct": 32.270102835024105,
         "weight_random": 0.34602076124567477
       }
     ]
   }

   • fewer than five studies: the DerSimonian–Laird τ² is imprecise and its normal interval tends to be too narrow

   Digests dos dados

   sha256 do resultado

   7ec86976ad3d9283b7a782a5fc74bd2398712e64a0f40b2a8087d2120c749174

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_5692a934referenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Chamadas pedidas

   • submit_answer (meta-ferramenta)

     {
       "answer": "Estimativa (evidence.pool_dl): pooled = 3,419.",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_a52495ea:pooled"
       ]
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
5. 4Guarda
   resposta aceita

   Números encontrados

   3,419

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

   1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
6. 5Resposta

   Estimativa (evidence.pool_dl): pooled = 3,419.

   Figuras citadas: call_a52495ea:pooled · Parada: answered

   Figura da resposta: call_a52495ea:pooled = 3,41863.418596424619288 (se 0,9657150.9657152644191747)
7. 6Pontuação
   #0ferramenta chamadapassouobrigatória1 successful call(s) of evidence.pool_dl
8. 7Pontuação
   #1figura próximapassouobrigatória3.418596425 vs 3.418596424619288
9. 8Pontuação
   #2resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
10. 9Pontuação
    #3uma entrepassouregistradaanswer_cites(evidence.pool_dl): ok

Épocas × verificações

Tentativas

Cada tentativa é seu próprio arquivo e é publicada; só a última de cada época é pontuada.

• época 1, tentativa 1passoupontuada(exibindo)

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