Tarefa causcibench_real.q032

Veredito

Pergunta feita ao analista

What is the effect of sanctions imposition on mass mobilization?

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.

1. 1Preparação da base de dados
   tan_causal_effect— This dataset is a country-year panel containing political, economic, conflict, and sanctions data, alongside measures of mass mobilization. The data was collected to study whether the imposition of economic sanctions affects domestic political stability, proxied by mass mobilization. Variables: country: Country name year: Calendar year treat: Indicator = 1 if sanctions imposed in year t mm: Mass mobilization index polity: Regime type score EcGI: Economic globalization index lgdp: Log GDP interwar: Interstate war indicator intrawar: Intrastate war indicator lcinc: Log Composite Index of National Capability efindex: Economic freedom index dem: Democracy dummy lowEcGI: Low economic globalization dummy first_sanction: Year of first sanction ever_sanctioned: 1 if country ever sanctioned in dataset period
2. 2Chamada que gerou a resposta finalinfer.ols(Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO))citada na respostacoincide com a referência

   Ver chamada call_77c6af8e nos detalhes

   causcibench_metadata_rule/1: did

   Por que este é o caminho de referência: causcibench_metadata_rule/1: did
   Argumentos principais

   controls:

   ["polity","EcGI","lgdp","interwar","intrawar","lcinc","efindex"]

   dataset:

   "tan_causal_effect"

   fe:

   ["country","year"]

   intercept:

   true

   level:

   0,950.95

   se:

   "HC1"

   x:

   ["treat"]

   y:

   "mm"

   Resultado calculado

   • coef.treat = 0,200047 0.20004709910396212
     Coefficient on treat in the regression of mm
   Diagnósticos: n_obs = 4.6104610 (observations used) · k = 170170 (parameters estimated, fixed-effect dummies included) · r2 = 0,6961450.6961454471587991 · df_resid = 4.4404440 · se_type = "HC1" (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1)) · fixed_effects = "country (119 levels), year (44 levels)" (absorbed as dummies; their coefficients are not tabulated)
3. 3Conferência de lastro e resposta final

   Todos os 1 números escritos na resposta foram conferidos contra as ferramentas e o enunciado (nenhum número sem lastro).

   Números encontrados: 0,2000
   Figuras citadas: call_77c6af8e:coef.treat
   • ✓
     #0resposta com lastro

     every number in the answer was stated by a tool call
   • ✓
     #1figura da resposta próxima

     CauSciBench effect accuracy: |answer figure − gold| ≤ 5% of |gold|

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

   What is the effect of sanctions imposition on mass mobilization?

   tan_causal_effect (agent)

   This dataset is a country-year panel containing political, economic, conflict, and sanctions data, alongside measures of mass mobilization. The data was collected to study whether the imposition of economic sanctions affects domestic political stability, proxied by mass mobilization. Variables: country: Country name year: Calendar year treat: Indicator = 1 if sanctions imposed in year t mm: Mass mobilization index polity: Regime type score EcGI: Economic globalization index lgdp: Log GDP interwar: Interstate war indicator intrawar: Intrastate war indicator lcinc: Log Composite Index of National Capability efindex: Economic freedom index dem: Democracy dummy lowEcGI: Low economic globalization dummy first_sanction: Year of first sanction ever_sanctioned: 1 if country ever sanctioned in dataset period

   file ec5125a0cd4b71a89f79610bc4761f043c3af0ba9ee7f963898acfb357c61c9f · frame —
2. 1Turno do modelo
   call_e61568aareferenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Texto visível

   causcibench_metadata_rule/1: did

   Chamadas pedidas

   • infer.ols

     {
       "controls": [
         "polity",
         "EcGI",
         "lgdp",
         "interwar",
         "intrawar",
         "lcinc",
         "efindex"
       ],
       "dataset": "tan_causal_effect",
       "fe": [
         "country",
         "year"
       ],
       "x": [
         "treat"
       ],
       "y": "mm"
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
3. 2Ferramenta
   infer.ols— Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO)v0.1.0call_77c6af8edecidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: causcibench_metadata_rule/1: did

   Argumentos

   {
     "cluster": null,
     "controls": [
       "polity",
       "EcGI",
       "lgdp",
       "interwar",
       "intrawar",
       "lcinc",
       "efindex"
     ],
     "dataset": "tan_causal_effect",
     "fe": [
       "country",
       "year"
     ],
     "intercept": true,
     "level": 0.95,
     "se": "HC1",
     "subset": null,
     "weights": null,
     "x": [
       "treat"
     ],
     "y": "mm"
   }

   Figuras call_77c6af8e

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   coef.treat Coefficient on treat in the regression of mm	0,200047	0.20004709910396212	0,03819170.03819166272991616	0,125172 – 0,274922

   Diagnósticos

   • n_obs = 4.6104610 (observations used)
   • k = 170170 (parameters estimated, fixed-effect dummies included)
   • r2 = 0,6961450.6961454471587991
   • df_resid = 4.4404440
   • se_type = "HC1" (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1))
   • n_clusters = — (errors not clustered)
   • fixed_effects = "country (119 levels), year (44 levels)" (absorbed as dummies; their coefficients are not tabulated)

   Derivação matemática e pressupostos

   coef.treat

   1. Coeficiente de treat na regressão por mínimos quadrados ordinários de mm, efeitos fixos de country, year.→ 0,200047 (0.20004709910396212)
   2. Erro-padrão robusto à heterocedasticidade (HC1): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,0381917 (0.03819166272991616)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 4440 graus de liberdade vezes o erro-padrão.IC = β ± c · ep

   Pressupostos do estimador

   • the conditional mean of the outcome is linear in the regressors
   • errors are independent across observations; their variance may differ

   Tabelas (1)

   {
     "coefficients": [
       {
         "ci_high": 1.8342699709287063,
         "ci_low": -0.7238024696760291,
         "coef": 0.5552337506263386,
         "p": 0.39478264570829025,
         "se": 0.6524035955620451,
         "t": 0.8510586918945553,
         "term": "Intercept"
       },
       {
         "ci_high": 0.2749217936602541,
         "ci_low": 0.12517240454767015,
         "coef": 0.20004709910396212,
         "p": 1.6985968099443888e-7,
         "se": 0.03819166272991616,
         "t": 5.23797826029873,
         "term": "treat"
       },
       {
         "ci_high": 0.046316216751039065,
         "ci_low": 0.03294342949604764,
         "coef": 0.03962982312354335,
         "p": 9.08062786248666e-31,
         "se": 0.0034105580238299312,
         "t": 11.619747515405269,
         "term": "polity"
       },
       {
         "ci_high": -0.007892122178756938,
         "ci_low": -0.017982227954941945,
         "coef": -0.012937175066849441,
         "p": 5.168552466047285e-7,
         "se": 0.0025733521785756236,
         "t": -5.027362820587697,
         "term": "EcGI"
       },
       {
         "ci_high": 0.30013737821581515,
         "ci_low": 0.06999019680184532,
         "coef": 0.18506378750883024,
         "p": 0.0016272638035541493,
         "se": 0.05869608939903539,
         "t": 3.1529151158726356,
         "term": "lgdp"
       },
       {
         "ci_high": 0.03990995094346368,
         "ci_low": -0.07657822083448046,
         "coef": -0.01833413494550839,
         "p": 0.5371821000034863,
         "se": 0.02970881547451953,
         "t": -0.6171277667139942,
         "term": "interwar"
       },
       {
         "ci_high": 0.6942305352328709,
         "ci_low": 0.4397684518240378,
         "coef": 0.5669994935284544,
         "p": 3.3429241572840375e-18,
         "se": 0.0648972935695621,
         "t": 8.73687425687019,
         "term": "intrawar"
       },
       {
         "ci_high": 0.1930673490500744,
         "ci_low": -0.024290351174322253,
         "coef": 0.08438849893787606,
         "p": 0.12800121083907165,
         "se": 0.05543429611241596,
         "t": 1.5223156936410536,
         "term": "lcinc"
       },
       {
         "ci_high": 0.5321844580223714,
         "ci_low": -1.0803193419615265,
         "coef": -0.27406744196957755,
         "p": 0.5051722382945897,
         "se": 0.41124843075916145,
         "t": -0.666427933751993,
         "term": "efindex"
       }
     ]
   }

   • 4620 rows were dropped because one of 'mm', 'treat', 'polity', 'EcGI', 'lgdp', 'interwar', 'intrawar', 'lcinc', 'efindex', 'country', 'year' was missing

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   tan_causal_effect e0a0728337446eae3980f74d98e844afbc26d3f26fdd8dc6a1963ca1e7f67b62

   sha256 do resultado

   31eaff85920cc6a7395f9f68cc1dfe143e8428de166ebd7c09cd441ef45974dd

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_5830352freferenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Chamadas pedidas

   • submit_answer (meta-ferramenta)

     {
       "answer": "Estimativa (infer.ols): coef.treat = 0,2000.",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_77c6af8e:coef.treat"
       ]
     }

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

   Números encontrados

   0,2000

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

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

   Estimativa (infer.ols): coef.treat = 0,2000.

   Figuras citadas: call_77c6af8e:coef.treat · Parada: answered

   Figura da resposta: call_77c6af8e:coef.treat = 0,2000470.20004709910396212 (se 0,03819170.03819166272991616)
7. 6Pontuação
   #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
8. 7Pontuação
   #1figura da resposta próximapassouobrigatória0.2000470991 vs 0.2

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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