Tarefa causcibench_real.q083
causcibench_realagentT2publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T171059Z-suite-causcibench_real-scripted-ded01dVeredito
Família do método (das chamadas de ferramentas): Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO) · infer.ols (did · OLS with unit and time fixed effects; the regressor varies within unit)
coef.treatment_postp =-1,94669-1.9466891012147194coef.treatment_postp =-1,947-1.947Pergunta feita ao analista
Does experiencing an offshoring event cause a reduction in the incumbent government party's (PP) vote share in Catalan municipalities between the 2000 and 2004 elections?
Estimativa (infer.ols): coef.treatment_postp = -1,947.
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
rickard_incumbents— The dataset tracks municipalities in Spain across multiple election cycles to study the effect of local offshoring events on incumbent vote shares. Offshoring events were identified using corporate balance sheet databases, prior academic compilations, media reports, and public restructuring monitors. Each event was verified through at least two independent sources to ensure accuracy. For every confirmed event, the exact plant location and the number of jobs lost were recorded. These events were then matched with municipality-level election results to capture changes in incumbent party vote shares across elections. Additional contextual variables, such as population, unemployment, and economic growth, were obtained from official regional statistical agencies. Data variables: codi: Municipality code year: Election year spp: Incumbent party vote share (%) postp: Post-treatment period indicator treatment_postp: Treatment _ Post period indicator intensity_postp: Number of jobs lost due to offshoring pop_thou: Population in thousands urate: Local unemployment rate (%) yrrate: Local economic growth rate (%) - 2Chamada que gerou a resposta finalVer chamada call_ca201e3f nos detalhes
infer.ols(Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO))citada na respostacoincide com a referênciacauscibench_metadata_rule/1: did
Por que este é o caminho de referência: causcibench_metadata_rule/1: didArgumentos principais- dataset:
"rickard_incumbents"- fe:
["codi","year"]- intercept:
true- level:
- 0,95
0.95 - se:
"HC1"- x:
["treatment_postp"]- y:
"spp"
Resultado calculadocoef.treatment_postp= -1,94669-1.9466891012147194Coefficient on treatment_postp in the regression of spp
Diagnósticos:n_obs= 1.8851885(observations used) ·k= 945945(parameters estimated, fixed-effect dummies included) ·r2= 0,9292580.9292575559955834·df_resid= 940940·se_type="HC1"(heteroskedasticity-robust standard errors (HC1)) ·fixed_effects="codi (943 levels), year (2 levels)"(absorbed as dummies; their coefficients are not tabulated) - 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:-1,947Figuras citadas:call_ca201e3f:coef.treatment_postp- #0resposta com lastroevery number in the answer was stated by a tool call
- #1figura da resposta próximaCauSciBench effect accuracy: |answer figure − gold| ≤ 5% of |gold|
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
causcibench_real.gold.q083
- Fonte
- CauSciBench real split, data/metadata_json/real_input.json at d9bb43a, id 83
- Tipo
- benchmark_gold
- Localização
- real_input.json, record id 83: fields effect and std_error
- Trecho
id 83 effect -1.947 std_error 0.655
- Valor como publicado
-1.947- Erro-padrão como publicado
0.655- Valor
- -1,947
-1.947(se 0,6550.655) - 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: -1,947
-1.947· relativa 0.05
Especificação técnica do gabarito
CauSciBench real_input.json @ d9bb43a, id 83: effect -1.947
Verificações
| # | Verificação | Obrigatória | Resultado | Esperado | Observado | Tolerância | Fonte | Chamada |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | resposta com lastro every number in the answer was stated by a tool call every number backed | obrigatória | passou | 0 sem lastro | 0 sem lastro[] | — | — | — |
| 1 | figura da resposta próxima CauSciBench effect accuracy: |answer figure − gold| ≤ 5% of |gold| -1.946689101 vs -1.947 | obrigatória | passou | -1,947-1.947 | -1,94669-1.9466891012147194 | relativa 0.05 | causcibench_real.gold.q083 | call_ca201e3f |
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
| Argumento | Referência | Agente | |
|---|---|---|---|
| cluster | — | — | não fixado pela referência |
| controls | [] | [] | igual |
| dataset | "rickard_incumbents" | "rickard_incumbents" | igual |
| fe | ["codi","year"] | ["codi","year"] | igual |
| intercept | — | true | não fixado pela referência |
| level | — | 0,950.95 | não fixado pela referência |
| se | — | "HC1" | não fixado pela referência |
| subset | — | — | não fixado pela referência |
| weights | — | — | não fixado pela referência |
| x | ["treatment_postp"] | ["treatment_postp"] | igual |
| y | "spp" | "spp" | igual |
Trajetória
Cada evento na ordem em que aconteceu: turnos do modelo, chamadas de ferramentas, guardas, transformações e pontuação.
- 0Início
Does experiencing an offshoring event cause a reduction in the incumbent government party's (PP) vote share in Catalan municipalities between the 2000 and 2004 elections?
rickard_incumbents(agent)The dataset tracks municipalities in Spain across multiple election cycles to study the effect of local offshoring events on incumbent vote shares. Offshoring events were identified using corporate balance sheet databases, prior academic compilations, media reports, and public restructuring monitors. Each event was verified through at least two independent sources to ensure accuracy. For every confirmed event, the exact plant location and the number of jobs lost were recorded. These events were then matched with municipality-level election results to capture changes in incumbent party vote shares across elections. Additional contextual variables, such as population, unemployment, and economic growth, were obtained from official regional statistical agencies. Data variables: codi: Municipality code year: Election year spp: Incumbent party vote share (%) postp: Post-treatment period indicator treatment_postp: Treatment _ Post period indicator intensity_postp: Number of jobs lost due to offshoring pop_thou: Population in thousands urate: Local unemployment rate (%) yrrate: Local economic growth rate (%)
file0746afc96c5d923f64d1274eef4643ebc91c4f02dfd9a91d4782fa220e709f22· frame — - 1Turno do modelo
call_9c1c6955referenceFim:tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cacheTexto visívelcauscibench_metadata_rule/1: did
Chamadas pedidasinfer.ols{ "controls": [], "dataset": "rickard_incumbents", "fe": [ "codi", "year" ], "x": [ "treatment_postp" ], "y": "spp" }
- 2Ferramenta
infer.ols— Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO)v0.1.0call_ca201e3fdecidido pelo modeloreexecutávelMotivo: causcibench_metadata_rule/1: did
Argumentos
{ "cluster": null, "controls": [], "dataset": "rickard_incumbents", "fe": [ "codi", "year" ], "intercept": true, "level": 0.95, "se": "HC1", "subset": null, "weights": null, "x": [ "treatment_postp" ], "y": "spp" }Figuras call_ca201e3f Chave Valor Valor bruto Erro-padrão IC coef.treatment_postp Coefficient on treatment_postp in the regression of spp-1,94669 -1.94668910121471940,463304 0.4633039609710343-2,85592 – -1,03746 Diagnósticosn_obs= 1.8851885(observations used)k= 945945(parameters estimated, fixed-effect dummies included)r2= 0,9292580.9292575559955834df_resid= 940940se_type="HC1"(heteroskedasticity-robust standard errors (HC1))n_clusters= — (errors not clustered)fixed_effects="codi (943 levels), year (2 levels)"(absorbed as dummies; their coefficients are not tabulated)
Derivação matemática e pressupostos
coef.treatment_postp- Coeficiente de treatment_postp na regressão por mínimos quadrados ordinários de spp, efeitos fixos de codi, year.→ -1,94669 (-1.9466891012147194)
- Erro-padrão robusto à heterocedasticidade (HC1): a raiz da variância estimada do coeficiente.
ep = √V_jj→ 0,463304 (0.4633039609710343) - Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 940 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": 26.889603186117125, "ci_low": 25.659129036105096, "coef": 26.27436611111111, "p": 0, "se": 0.3134980564377004, "t": 83.8102998457742, "term": "Intercept" }, { "ci_high": -1.0374593055806773, "ci_low": -2.8559188968487614, "coef": -1.9466891012147194, "p": 0.000029008631838855637, "se": 0.4633039609710343, "t": -4.20175363304616, "term": "treatment_postp" } ] }- 5 rows were dropped because one of 'spp', 'treatment_postp', 'codi', 'year' was missing
Hashes SHA-256 e metadados de reprodução
- Digests dos dados
rickard_incumbents96e74d9d15dfe76135972255aaa0bec719abcf8f25cb7c3e1d9480320741f826- sha256 do resultado
6fa5ceb26bda3eb1c7e34d474035bf0bf248413e257e20136ee0f1a24423ed92
- 3Turno do modelo
call_5356c6cdreferenceFim:tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cacheChamadas pedidassubmit_answer(meta-ferramenta){ "answer": "Estimativa (infer.ols): coef.treatment_postp = -1,947.", "caveats": [], "figure_refs": [ "call_ca201e3f:coef.treatment_postp" ] }
- 4Guardaresposta aceita
- Números encontrados
- -1,947
- Sem lastro
- —
- Não citados
- —
1 nova(s) tentativa(s) restante(s) - 5Resposta
Estimativa (infer.ols): coef.treatment_postp = -1,947.
Figuras citadas:call_ca201e3f:coef.treatment_postp· Parada:answeredFigura da resposta:call_ca201e3f:coef.treatment_postp= -1,94669-1.9466891012147194(se 0,4633040.4633039609710343) - 6Pontuação#0resposta com lastropassouobrigatória
every number backed - 7Pontuação#1figura da resposta próximapassouobrigatória
-1.946689101 vs -1.947
Épocas × verificações
| # | 0 | 1 |
|---|---|---|
| Época 1 | passou | passou |
Tentativas
Cada tentativa é seu próprio arquivo e é publicada; só a última de cada época é pontuada.
- época 1, tentativa 1passoupontuada(exibindo)
Downloads desta tarefa
da50eba18f488356f7f7a76c473611e855b6cf4bff8508b8be23fa5adf6587d5O 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 |
|---|---|---|
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