Tarefa paper_repro.fujiwara_2015.tab2_pb_valid02_c1.agent

Veredito

Pergunta feita ao analista

Fujiwara, T. (2015), 'Voting Technology, Political Responsiveness, and Infant Health: Evidence from Brazil', Table II, Panel B (placebo tests), column (1): estimate the jump in valid votes as a share of turnout in the 2002 state legislature elections, when every municipality voted electronically at the threshold of 40,500 registered voters in 1996, above which municipalities voted electronically in the 1998 elections, as a sharp regression discontinuity. This is a placebo: the 2002 election had no discontinuous assignment. Use a local linear regression on each side of the threshold with a rectangular kernel (unweighted observations), the Imbens-Kalyanaraman bandwidth the paper reports for this outcome, 17,204 registered voters (use that bandwidth as given; do not recompute it), and heteroskedasticity-robust standard errors. Report the jump at the threshold.

Valores esperados e de onde vêm

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

   Fujiwara, T. (2015), 'Voting Technology, Political Responsiveness, and Infant Health: Evidence from Brazil', Table II, Panel B (placebo tests), column (1): estimate the jump in valid votes as a share of turnout in the 2002 state legislature elections, when every municipality voted electronically at the threshold of 40,500 registered voters in 1996, above which municipalities voted electronically in the 1998 elections, as a sharp regression discontinuity. This is a placebo: the 2002 election had no discontinuous assignment. Use a local linear regression on each side of the threshold with a rectangular kernel (unweighted observations), the Imbens-Kalyanaraman bandwidth the paper reports for this outcome, 17,204 registered voters (use that bandwidth as given; do not recompute it), and heteroskedasticity-robust standard errors. Report the jump at the threshold.

   munic (agent)

   The author's municipality file for Fujiwara (2015), 'Voting Technology, Political Responsiveness, and Infant Health: Evidence from Brazil': one row per Brazilian municipality (5,281 rows). In the 1998 elections, municipalities with more than 40,500 registered voters in 1996 used electronic voting and the others paper ballots; in 1994 every municipality used paper ballots and in 2002 every one voted electronically. Columns: uf, state; voters96, number of registered voters in 1996; r_util98, r_util94, r_util02, valid votes as a share of turnout in the state legislature elections of 1998, 1994 and 2002; attend, turnout as a share of registered voters (1998); regist, registered voters as a share of population (1998); null_est_share and blank_est_share, null and blank votes as a share of turnout (state legislature, 1998); util_pres_share, util_gov_share, util_fed_share, util_sen_share, valid votes as a share of turnout in the presidential, gubernatorial, federal lower chamber and senate elections (1998); right, vote-weighted party ideology; right_meas, votes for parties with measured ideology over total valid votes; right_state, state average of right; illiter, illiteracy rate (percent); less4 and less8, shares without 4 and without 8 years of schooling; gini, Gini index; income, monthly income; latitude; longitude; urbanization, share of urban population; population91 and population00, population in 1991 and 2000 (thousands). The schooling, income, inequality and urbanization variables come from the 1991 census.

   file 5cd5b8796355e025807dc303263b1fbb16f442c3c7551f14ee3557768a310894 · frame —
2. 1Turno do modelo
   call_5783bf1cgemini-3.8-flashFim: STOP7.503 ms14901 de entrada · 19 de saída · 437 de raciocínio · 0 em cache

   Resumo do raciocínio, como declarado pelo modelo

   **My Thought Process for Replicating Fujiwara (2015), Table II, Panel B, Column (1)** My primary objective here is to meticulously replicate a specific placebo test from Fujiwara's (2015) work, specifically Table II, Panel B, Column (1). The core of this exercise is to estimate the jump in the proportion of valid votes to total turnout (`r_util02`) in the 2002 state legislature elections. This jump is to be analyzed using a sharp regression discontinuity design (RDD), centered around the threshold of 40,500 registered voters in 1996 (`voters96`). The rationale behind this placebo test is crucial: the 2002 election was *not* subject to the discontinuous assignment rule that dictated electronic voting in 1998 based on this voter threshold. Therefore, observing any significant jump would indicate a problem with the RDD setup or data, not a genuine treatment effect. To achieve this, I need to leverage the `infer.rdd` function, which is my go-to for sharp RDD estimations. I've meticulously laid out the parameters required: * **Outcome Variable (`y`):** This is clearly specified as `r_util02`, representing the valid votes as a share of turnout in 2002. * **Running Variable (`running`):** The assignment variable, or the variable that determines treatment status, is `voters96`, the number of registered voters in 1996. * **Cutoff (`cutoff`):** The critical threshold is 40,500 registered voters. * **Functional Form (`polynomial`):** The study specifies a local linear regression on each side of the cutoff, meaning `polynomial=1`. * **Kernel (`kernel`):** The research indicates a rectangular kernel, which translates to `kernel="uniform"` within the `infer.rdd` framework. This essentially means all observations within the bandwidth are weighted equally. * **Bandwidth (`bandwidth`):** The specified bandwidth is 17204. This is a critical parameter that defines the window around the cutoff from which data is used for the local regressions. * **Dataset (`dataset`):** The data source is identified as `munic`. * **Standard Errors:** The default in `infer.rdd` is robust standard errors (also known as heteroskedasticity-consistent or HC standard errors), which is what the study likely uses, so I'll rely on that. * **Confidence Level (`level`):** The standard confidence level of 0.95 is assumed unless otherwise specified. I've also taken a moment to consider if a density test is necessary. While the rules or skills associated with regression discontinuity designs often emphasize checking for manipulation in the density of the running variable around the cutoff (e.g., using the McCrary test), this particular request focuses on replicating the *reported* placebo test. If the original paper doesn't report or require a density test for *this specific placebo*, I will proceed with the RDD estimation itself as the primary goal. However, it's a good point to keep in mind for a more thorough analysis of the RDD validity in general. Therefore, my plan is to execute `infer.rdd` with these exact parameters to generate the estimated jump, or lack thereof, in `r_util02` at the `voters96` cutoff of 40,500. This will tell me if this placebo test yields a statistically significant result, which it ideally shouldn't.

   Chamadas pedidas

   • load_skill (meta-ferramenta)

     {
       "name": "regression-discontinuity"
     }

   Prompt exatoInstruções do sistemaFerramentas oferecidasResposta bruta
3. 2Habilidade
   regression-discontinuityTexto da habilidade
4. 3Turno do modelo
   call_56cec396gemini-3.8-flashFim: STOP8.282 ms15850 de entrada · 62 de saída · 107 de raciocínio · 12758 em cache

   Resumo do raciocínio, como declarado pelo modelo

   **My Thought Process on Analyzing the Provided Text** As an expert in this domain, my primary objective upon encountering the sentence "Estima-se a descontinuidade na proporção de votos válidos em 2002 no corte de 40.500 eleitores de 1996 usando regressão local linear com núcleo retangular e largura de banda de 17.204" is to identify the computational steps required to reproduce or verify the stated estimation. My initial instinct is to look for a function call that directly corresponds to performing such an estimation. I recognize that "regressão local linear" (local linear regression) is a specific statistical technique, and the parameters mentioned – "núcleo retangular" (rectangular kernel) and "largura de banda de 17.204" (bandwidth of 17.204) – are crucial inputs for this method. The context of "descontinuidade na proporção de votos válidos" (discontinuity in the proportion of valid votes) at a specific "corte de 40.500 eleitores" (cut-off of 40,500 voters) in "2002" using data from "1996" all point to a specific data analysis task. Therefore, my first thought is to call a function, which I'll refer to as `infer.rdd`, with these precise arguments. I imagine this function is designed to handle this type of discontinuity estimation using local regression. However, before I commit to that specific call, I pause to consider if there are any preliminary or parallel checks that should be performed. The mention of "density test" (though not explicitly in the provided sentence, it's a common associated analysis in such contexts, perhaps implied by the "cut-off" or the nature of the data being analyzed) comes to mind. It's often beneficial to understand the density of the data around the cut-off point before or concurrently with the regression analysis to ensure the assumptions for the local regression are met and to interpret the results effectively. But, on second thought, the core request is to *estimate the discontinuity*. The `infer.rdd` function, as I envision it, should be the primary driver for this estimation. Any density tests, while potentially valuable, are secondary to the direct task of estimation. Therefore, my refined plan is to **call `infer.rdd` first** to perform the central estimation. If the results of that estimation warrant it, or if it's a standard part of the workflow, I can then consider a density test. But the immediate, actionable step is to execute the estimation function with the specified parameters.

   Chamadas pedidas

   • infer.rdd

     {
       "bandwidth": 17204,
       "cutoff": 40500,
       "dataset": "munic",
       "kernel": "uniform",
       "polynomial": 1,
       "running": "voters96",
       "y": "r_util02"
     }

   Prompt exatoInstruções do sistemaFerramentas oferecidasResposta bruta
5. 4Ferramenta
   infer.rddv0.1.0call_53373fa7decidido pelo modeloreexecutável

   Argumentos

   {
     "bandwidth": 17204,
     "cluster": null,
     "cutoff": 40500,
     "dataset": "munic",
     "kernel": "uniform",
     "level": 0.95,
     "polynomial": 1,
     "running": "voters96",
     "subset": null,
     "y": "r_util02"
   }

   Figuras call_53373fa7

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   effect Jump in r_util02 at the cutoff of voters96	0,00498551	0.004985505508969281	0,005148760.005148763147683567	-0,00510588 – 0,0150769

   Diagnósticos

   • bandwidth = 17.20417204
   • bandwidth_method = "user"
   • n_left = 320320
   • n_right = 117117
   • kernel = "uniform"
   • polynomial = 11
   • bandwidth_sensitive = false
   • n_obs = 5.2815281
   • se_type = "HC1"

   Tabelas (1)

   {
     "sensitivity": [
       {
         "bandwidth": 8602,
         "ci_high": 0.026581435895538998,
         "ci_low": -0.002076273289057082,
         "estimate": 0.012252581303240959,
         "multiplier": 0.5,
         "n_left": 125,
         "n_right": 59,
         "se": 0.007310774435307086
       },
       {
         "bandwidth": 17204,
         "ci_high": 0.015076895843356157,
         "ci_low": -0.005105884825417595,
         "estimate": 0.004985505508969281,
         "multiplier": 1,
         "n_left": 320,
         "n_right": 117,
         "se": 0.005148763147683567
       },
       {
         "bandwidth": 34408,
         "ci_high": 0.012027587947156464,
         "ci_low": -0.0019307340380893953,
         "estimate": 0.005048426954533535,
         "multiplier": 2,
         "n_left": 2527,
         "n_right": 172,
         "se": 0.0035608618564798443
       }
     ]
   }

   Digests dos dados

   munic 4849fb53b02d5e1e529b6e802d6e90e871843cf5f89da8ad229cd022bbd01f2e

   sha256 do resultado

   21ae68dca357698fff5216fa50551bd8d935727246eb47b8492d5112c357d762

   Resultado mostrado ao modelo
6. 5Turno do modelo
   call_c8b8df4cgemini-3.8-flashFim: STOP2.864 ms16421 de entrada · 35 de saída · 28 de raciocínio · 12732 em cache

   Resumo do raciocínio, como declarado pelo modelo

   **My Thought Process on Evaluating Data Integrity** My immediate inclination is to confirm the integrity of the sorting around the identified cutoff point. To achieve this, I plan to execute the `infer.density_test` function. This is a standard procedure within our established methodology, and it's crucial for ensuring the reliability of our downstream analyses. If the density test reveals any anomalies or deviations from expected sorting patterns at the cutoff, it will signal a potential issue that needs further investigation and likely correction before proceeding.

   Chamadas pedidas

   • infer.density_test

     {
       "cutoff": 40500,
       "dataset": "munic",
       "running": "voters96"
     }

   Prompt exatoInstruções do sistemaFerramentas oferecidasResposta bruta
7. 6Ferramenta
   infer.density_testv0.1.0call_d2ba841adecidido pelo modeloreexecutável

   Argumentos

   {
     "bandwidth": null,
     "bin_size": null,
     "cutoff": 40500,
     "dataset": "munic",
     "running": "voters96"
   }

   Figuras call_d2ba841a

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   theta Log difference of the density of voters96 just above and just below the cutoff	-2,81005 log points	-2.8100508294499527	0,05355690.05355685921556892	—
   se Standard error of theta	0,0535569 log points	0.05355685921556892	—	—
   z z statistic of theta	-52,4686	-52.46855156571754	—	—
   p_value p-value of no density jump at the cutoff	0 probability	0	—	—

   Diagnósticos

   • method = "mccrary"
   • manipulation = true
   • bin_size = 2.924,282924.2797476678056
   • bandwidth = 7.572.5907572591.729393983
   • n_obs = 5.2815281
   • f_left = 0,0000007369347.369338181453549e-7
   • f_right = 0,00000004436484.436483981740651e-8
   • n_distinct = 4.5954595

   Digests dos dados

   munic 4849fb53b02d5e1e529b6e802d6e90e871843cf5f89da8ad229cd022bbd01f2e

   sha256 do resultado

   10565cda486ef4bbb0c50e140f1e246098d46e3ebf4c0786f6f3e1c77a2580d4

   Resultado mostrado ao modelo
8. 7Turno do modelo
   call_e76f4511gemini-3.8-flashFim: STOP5.724 ms16782 de entrada · 18 de saída · 129 de raciocínio · 12692 em cache

   Resumo do raciocínio, como declarado pelo modelo

   **My Thought Process Regarding the McCrary Density Test and its Application** Okay, so I'm reviewing some results, and I've just noticed something about the McCrary density test. My first thought is, "Huh, I remember the McCrary test as having a *massive* bandwidth." This is usually a good thing for capturing overall density trends, but it immediately makes me question its application in specific contexts. Then, I recall seeing a density test used in Fujiwara (2015), specifically in Table II or their discussion. This prompts me to cross-reference – is that *the same* McCrary test, or a variation? I need to be precise about which tool is being employed and why. Now, I'm looking at the actual output of the McCrary test in *this* specific instance. It's flagging `manipulation: true`. This is a red flag, and my immediate reaction is a bit of confusion. Why would manipulation be indicated here? I understand that in the context of municipality population distributions, density naturally *decreases* as population increases. This is an expected, non-manipulated relationship. The McCrary test, however, is designed to detect a *jump* or a discontinuity – a sign of potential manipulation or a structural break. So, the discrepancy is clear: the McCrary test is showing a jump, but my domain knowledge tells me this jump is likely an artifact of the test's parameters or the underlying data's characteristics, rather than genuine manipulation. My hypothesis is that the default bandwidth chosen for the McCrary test here is either excessively large, blurring over genuine variations, or the distribution of the data is so heavily skewed that the test's inherent sensitivity is being amplified in an unhelpful way. This leads me to my next critical consideration: how do I best represent this finding? Simply reporting `manipulation: true` would be misleading, given my understanding of population distributions. However, I'm also bound by the need for rigor and transparency. My expertise dictates that I must acknowledge and address this discrepancy. Therefore, I need to ensure this observation is clearly documented, either within the caveats section of my report or as part of the diagnostic analysis, as per the established rules and standards for this task. Finally, just to be absolutely certain I'm not missing any nuances or a more appropriate tool, I'm going to quickly check the `reporting-numbers` skill description. I want to confirm if there are any specific guidelines or best practices within that skill that relate to interpreting density tests or handling potential false positives in this domain. This is a final check to ensure my approach is robust and defensible.

   Chamadas pedidas

   • load_skill (meta-ferramenta)

     {
       "name": "reporting-numbers"
     }

   Prompt exatoInstruções do sistemaFerramentas oferecidasResposta bruta
9. 8Habilidade
   reporting-numbersTexto da habilidade
10. 9Turno do modelo
    call_ece8e977gemini-3.8-flashFim: STOP21.015 ms17365 de entrada · 359 de saída · 1380 de raciocínio · 12771 em cache

    Resumo do raciocínio, como declarado pelo modelo

    **Resumo do Processo de Pensamento: Análise de Teste Placebo em Regressão por Descontinuidade** Minha tarefa é replicar a análise apresentada na Tabela II, Painel B, coluna (1) de Fujiwara (2015), especificamente focando no teste placebo para o ano de 2002, onde a atribuição de tratamento (votação eletrônica) não era mais descontínua no limiar de 40.500 eleitores de 1996. O objetivo é estimar o "salto" em votos válidos como proporção do comparecimento naquela eleição. Inicialmente, examinei os resultados fornecidos pelo `infer.rdd`, que me apresentou os seguintes dados cruciais para o `Call ID: call_53373fa7` e a chave `effect`: * **Valor da Estimativa (Efeito):** `0.00498551`. Aproximadamente 0,0050 ou 0,005. * **Erro Padrão:** `0.00514876`. Aproximadamente 0,0051. * **Intervalo de Confiança de 95%:** `[-0.00510588, 0.0150769]`. Aproximadamente [-0,0051, 0,0151]. Esses números se alinham perfeitamente com o que é reportado na Tabela II, Painel B, coluna (1) de Fujiwara (2015): um valor estimado de 0,005 com um erro padrão de 0,005. A correspondência é exata. Os diagnósticos da análise também são importantes: * **Largura de Banda (`bandwidth`):** `17204`. Este valor foi explicitamente especificado na pergunta para ser utilizado e não recalculado. * **Número de Observações à Esquerda (`n_left`):** `320`. * **Número de Observações à Direita (`n_right`):** `117`. * **Tipo de Erro Padrão (`se_type`):** `HC1`. * **Kernel:** `uniform` (ou retangular). * **Polinômio:** `1` (local linear). Compreendi que este é um teste de placebo porque, em 2002, todos os municípios já utilizavam votação eletrônica. Portanto, não deveria haver nenhuma descontinuidade real no resultado do voto ligada ao limiar de 1996. O fato de a estimativa do salto ser estatisticamente indistinguível de zero (conforme indicado pelo erro padrão e pelo intervalo de confiança que inclui zero) confirma a validade do desenho da pesquisa. Não há um salto aparente no ano placebo, o que sugere que o método de descontinuidade por regressão é robusto. Agora, sobre o teste de densidade: A instrução menciona que o teste de McCrary, com ajuste automático de largura de banda, pode sinalizar manipulação. No meu caso, isso acontece devido à cauda de Pareto/lei de potência na distribuição da população dos municípios brasileiros, onde a densidade cai abruptamente. No entanto, a instrução explicitamente me orienta a incluir o diagnóstico do teste de densidade ou mencioná-lo em **caveats**, como instruído pela habilidade. Revisei a pergunta detalhadamente para garantir que estou cumprindo todos os requisitos. A pergunta pede especificamente para "Reportar o salto no limiar". Ela não solicita explicitamente a inclusão do teste de densidade no resultado principal, mas sim que eu utilize a largura de banda especificada (17.204) e erros padrão robustos à heterocedasticidade. A seção de **caveats** é onde posso abordar as nuances. Posso incluir a observação sobre o teste de densidade automático de McCrary rejeitar a hipótese nula de continuidade, explicando que isso se deve à distribuição da população de municípios, e reconfirmar que, como esperado em um teste placebo, o salto estimado não é estatisticamente diferente de zero. Verifiquei todos os números que pretendo reportar em relação aos resultados das ferramentas e à pergunta: * Salto estimado: `0,00498551` (valor exato de `effect`). * Erro-padrão: `0,00514876` (valor exato do erro padrão). * Intervalo de confiança de 95%: `[-0,00510588, 0,0150769]` (valores exatos do intervalo de confiança). * Limiar (`cutoff`): `40.500` (da pergunta). * Largura de banda (`bandwidth`): `17.204` (da pergunta e diagnóstico). * Anos: `1996`, `1998`, `2002` (da pergunta). * Observações à esquerda (`n_left`): `320` (diagnóstico). * Observações à direita (`n_right`): `117` (diagnóstico). * Nível de Confiança: `95%`. Todos os números são rastreáveis a partir das chamadas de ferramenta ou da pergunta. As referências às figuras (`figure_refs`) devem incluir `call_53373fa7:effect`. Finalmente, revisitei as regras para a resposta final, especialmente a regra 1 e 7, que exigem que todos os números sejam citados pelas ferramentas ou pela pergunta, sem aritmética mental, e que a resposta seja curta e direta, em português, com vírgula decimal. As advertências sobre o teste de densidade devem ir para os `caveats`. Com base em tudo isso, estou pronto para construir a chamada `submit_answer`.

    Chamadas pedidas

    • submit_answer (meta-ferramenta)

      {
        "answer": "O salto estimado na proporção de votos válidos sobre o comparecimento na eleição para deputado estadual de 2002 no corte de 40.500 eleitores de 1996 é de 0,00498551 (erro-padrão robusto de 0,00514876; IC 95%: [-0,00510588, 0,0150769]). \n\nA regressão de descontinuidade da regressão (RDD) sharp utiliza regressão local linear com núcleo retangular (uniforme) e largura de banda de 17.204 eleitores, contando com 320 municípios abaixo do corte e 117 municípios no corte ou acima dele.\n\nPor se tratar de um teste de placebo — em 2002 todos os municípios votaram por meio de urna eletrônica, independentemente do número de eleitores em 1996 —, a ausência de um salto estatisticamente significativo corrobora a validade do desenho de identificação.",
        "caveats": [
          "O teste de densidade de McCrary com largura de banda padrão aponta descontinuidade na distribuição da variável de controle (voters96), decorrente da cauda longa na distribuição de tamanho populacional dos municípios.",
          "O resultado próximo de zero confirma a hipótese do teste de placebo, já que em 2002 não houve atribuição descontínua de tecnologia de votação."
        ],
        "figure_refs": [
          "call_53373fa7:effect"
        ]
      }

    Prompt exatoInstruções do sistemaFerramentas oferecidasResposta bruta
11. 10Guarda
    resposta aceita

    Números encontrados

    2002 · 40.500 · 1996 · 0,00498551 · 0,00514876 · 95% · -0,00510588 · 0,0150769 · 17.204 · 320 · 117 · 2002 · 1996 · 2002

    Sem lastro

    —

    Não citados

    —

    1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
12. 11Resposta

    O salto estimado na proporção de votos válidos sobre o comparecimento na eleição para deputado estadual de 2002 no corte de 40.500 eleitores de 1996 é de 0,00498551 (erro-padrão robusto de 0,00514876; IC 95%: [-0,00510588, 0,0150769]). A regressão de descontinuidade da regressão (RDD) sharp utiliza regressão local linear com núcleo retangular (uniforme) e largura de banda de 17.204 eleitores, contando com 320 municípios abaixo do corte e 117 municípios no corte ou acima dele. Por se tratar de um teste de placebo — em 2002 todos os municípios votaram por meio de urna eletrônica, independentemente do número de eleitores em 1996 —, a ausência de um salto estatisticamente significativo corrobora a validade do desenho de identificação. Ressalvas: O teste de densidade de McCrary com largura de banda padrão aponta descontinuidade na distribuição da variável de controle (voters96), decorrente da cauda longa na distribuição de tamanho populacional dos municípios. O resultado próximo de zero confirma a hipótese do teste de placebo, já que em 2002 não houve atribuição descontínua de tecnologia de votação.

    • O teste de densidade de McCrary com largura de banda padrão aponta descontinuidade na distribuição da variável de controle (voters96), decorrente da cauda longa na distribuição de tamanho populacional dos municípios.
    • O resultado próximo de zero confirma a hipótese do teste de placebo, já que em 2002 não houve atribuição descontínua de tecnologia de votação.

    Figuras citadas: call_53373fa7:effect · Parada: answered

    Figura da resposta: call_53373fa7:effect = 0,004985510.004985505508969281 (se 0,005148760.005148763147683567)
13. 12Pontuação
    #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
14. 13Pontuação
    #1figura da resposta escolhidapassouobrigatóriaanswer figure call_53373fa7:effect (infer.rdd)
15. 14Pontuação
    #2ferramenta chamadapassouobrigatóriaanswer call is infer.rdd
16. 15Pontuação
    #3argumento igualpassouobrigatóriainfer.rdd.y = 'r_util02'
17. 16Pontuação
    #4argumento igualpassouobrigatóriainfer.rdd.running = 'voters96'
18. 17Pontuação
    #5argumento igualpassouobrigatóriainfer.rdd.cutoff = 40500.0
19. 18Pontuação
    #6argumento igualpassouobrigatóriainfer.rdd.bandwidth = 17204.0
20. 19Pontuação
    #7argumento igualpassouobrigatóriainfer.rdd.kernel = 'uniform'
21. 20Pontuação
    #8argumento igualpassouobrigatóriainfer.rdd.polynomial = 1
22. 21Pontuação
    #9diagnósticopassouobrigatória320 vs 320
23. 22Pontuação
    #10diagnósticopassouobrigatória117 vs 117
24. 23Pontuação
    #11figura da resposta próximapassouobrigatória0.004985505509 vs 0.0049855055089780415
25. 24Pontuação
    #12figura da resposta próximapassouobrigatória0.005148763148 vs 0.005148763147693013
26. 25Pontuação
    #13figura da resposta próximapassouregistrada0.004985505509 vs 0.005
27. 26Pontuação
    #14figura da resposta próximapassouregistrada0.005148763148 vs 0.005

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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