Tarefa qrdata_socsci.365
qrdata_socsciagentT2publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T170025Z-suite-qrdata_socsci-baseline-2a40bfVeredito
no answer figure: the answer cites no effect of an estimator call[-7.580800000000001,-7.1392]Pergunta feita ao analista
What is the average treatment effect of the medication on the recovery time when controlling for severity, sex, and age using the K nearest neighbour matching? Please scale the features, use the euclidean norm as the matching measurement, and also adjust for the matching bias. Provide your answer rounded to two decimal places. The answer should be positive if the mediation makes the recovery time longer.
Pelas regras deste roteador não identifiquei um desenho que responda à pergunta; nenhuma estimativa foi feita.
Como o agente resolveu e como foi validado
Resumo passo a passo do que o agente executou, por que o caminho está correto e como cada verificação conferiu o resultado.
- 1Preparação da base de dados
medicine_impact_recovery— To investigate the effect of a medication on the number of days it takes for a patient to recover from an illness, we have a dataset that includes several confounding variables like severity, sex, and age. The dataset medicine_impact_recovery.csv contains data on patients who have been prescribed medication and those who haven't. The variables include sex (0 or 1), age, the severity of the condition, whether the patient was on medication (0 or 1), and the number of days it took for each patient to recover. - 2Conferência de lastro e resposta final
Todos os 0 números escritos na resposta foram conferidos contra as ferramentas e o enunciado (nenhum número sem lastro).
- #0resposta com lastroevery number of the answer is stated by a tool call
- #1figura da resposta próximaQRData eval.py: strictly inside gold ± 3% (a '%' gold divided by 100), on the answer figure after meta.answer_format
Aprofundamento técnico para especialistas
Acesso direto às fontes primárias, tabela formal de verificações, comparação de argumentos, trajetória completa com prompts brutos e somas SHA-256.
Valores esperados e de onde vêm
qrdata.gold.365
- Fonte
- QRData benchmark/QRData.json at de450af45ff7101b328bb064c6b475f73414a7ed (Xiao Liu, Zirui Wu, Xueqing Wu, Pan Lu, Kai-Wei Chang, Yansong Feng. Are LLMs Capable of Data-based Statistical and Causal Reasoning? Benchmarking Advanced Quantitative Reasoning with Data. Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2024, pages 9215-9235.)
- Tipo
- benchmark_gold
- Localização
- QRData.json item 365 (0-based), field 'answer'
- Trecho
item 365 answer -7.36
- Valor como publicado
-7.36- Valor
- -7,36
-7.36 - Conferido por
- arquivo do benchmark
- sha256 da cópia lida
e076d960f19434adf728aab70480ce34808c06066fcea48eaa38b145d1a111a1(identifica a cópia lida, não um arquivo canônico)- Endereço
https://raw.githubusercontent.com/xxxiaol/QRData/de450af45ff7101b328bb064c6b475f73414a7ed/benchmark/QRData.json- Licença
- CC BY-NC 4.0
- #1 figura da resposta próxima:
[-7.580800000000001,-7.1392]· interval · [-7.580800000000001, -7.1392] ()
qrdata.eval_py
- Fonte
- QRData benchmark/eval.py at de450af45ff7101b328bb064c6b475f73414a7ed (Xiao Liu, Zirui Wu, Xueqing Wu, Pan Lu, Kai-Wei Chang, Yansong Feng. Are LLMs Capable of Data-based Statistical and Causal Reasoning? Benchmarking Advanced Quantitative Reasoning with Data. Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2024, pages 9215-9235.)
- Tipo
- software
- Localização
- benchmark/eval.py: extract_first_number, calc_acc
- Valor
- —
- Conferido por
- arquivo do benchmark · Vendored byte for byte as suites/data/qrdata_socsci/vendor/benchmark_eval.py.txt; a parity test runs its functions against MAGI's port and the answer_figure_close check.
- Implementação
- independente da ferramenta
- sha256 da cópia lida
d6e5c1f7535ac9413951996c15544beb6f184244acb2da56e1fcd0942837e33d(identifica a cópia lida, não um arquivo canônico)- Endereço
https://raw.githubusercontent.com/xxxiaol/QRData/de450af45ff7101b328bb064c6b475f73414a7ed/benchmark/eval.py- Licença
- CC BY-NC 4.0
Especificação técnica do gabarito
QRData gold: benchmark/QRData.json item 365 at de450af45ff7101b328bb064c6b475f73414a7ed
Verificações
| # | Verificação | Obrigatória | Resultado | Esperado | Observado | Tolerância | Fonte | Chamada |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | resposta com lastro every number of the answer is stated by a tool call every number backed | obrigatória | passou | 0 sem lastro | 0 sem lastro[] | — | — | — |
| 1 | figura da resposta próxima QRData eval.py: strictly inside gold ± 3% (a '%' gold divided by 100), on the answer figure after meta.answer_format no answer figure: the answer cites no effect of an estimator call | obrigatória | falhou | [-7.580800000000001,-7.1392] | — | interval · [-7.580800000000001, -7.1392] () | qrdata.gold.365 | — |
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.
- 0Início
What is the average treatment effect of the medication on the recovery time when controlling for severity, sex, and age using the K nearest neighbour matching? Please scale the features, use the euclidean norm as the matching measurement, and also adjust for the matching bias. Provide your answer rounded to two decimal places. The answer should be positive if the mediation makes the recovery time longer.
medicine_impact_recovery(agent)To investigate the effect of a medication on the number of days it takes for a patient to recover from an illness, we have a dataset that includes several confounding variables like severity, sex, and age. The dataset medicine_impact_recovery.csv contains data on patients who have been prescribed medication and those who haven't. The variables include sex (0 or 1), age, the severity of the condition, whether the patient was on medication (0 or 1), and the number of days it took for each patient to recover.
file3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970· frame — - 1Turno do modelo
call_f2b8a66brules-1Fim:tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cacheChamadas pedidassubmit_answer(meta-ferramenta){ "answer": "Pelas regras deste roteador não identifiquei um desenho que responda à pergunta; nenhuma estimativa foi feita.", "caveats": [], "figure_refs": [] }
- 2Guardaresposta aceita
- Números encontrados
- —
- Sem lastro
- —
- Não citados
- —
1 nova(s) tentativa(s) restante(s) - 3Resposta
Pelas regras deste roteador não identifiquei um desenho que responda à pergunta; nenhuma estimativa foi feita.
Figuras citadas:—· Parada:answered - 4Pontuação#0resposta com lastropassouobrigatória
every number backed - 5Pontuação#1figura da resposta próximafalhouobrigatória
no answer figure: the answer cites no effect of an estimator call
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
79d3ffe6f032d9ba72503bf364856c08fdb475754be2ab887d1cbb76091f12bcO 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/433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420.json | 2,4 KB | 433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420 |
| attachments/52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b.json | 64,0 KB | 52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b |
| attachments/c0d5dd236895d7c67d1253ff37fa0a972399574ce2194079661df50933fd9ec6.json | 840 B | c0d5dd236895d7c67d1253ff37fa0a972399574ce2194079661df50933fd9ec6 |
| attachments/c77ffa436688ced42eeb055309b7e1691a4087c719653a40c3115ca56c244dd3.json | 432 B | c77ffa436688ced42eeb055309b7e1691a4087c719653a40c3115ca56c244dd3 |
| native/qrdata_socsci/qrdata_socsci.365.e1.a1.json | 311 B | 32c1552aaf6e152a25f1fca9b9c56d816ff730c33e78edfaadeb7e9f57546124 |
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| sources/qrdata.gold.365.json | 1,1 KB | 4c1eb6415b106f358569fb52a2104389b74b4005238597a2e873922763d46428 |
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| trajectories/qrdata_socsci.365.e1.a1.jsonl | 4,3 KB | 5224216bfe822239f46adbb906782b5bf0a75e9d84fa929a1e0f5f28dd813c3f |