Pular para o conteúdo

Tarefa causcibench_real.q116

causcibench_realagentT2publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T171122Z-suite-causcibench_real-baseline-4f971b

Veredito

falhouDecidida pela verificação 1: figura da resposta próxima, nenhuma estimativa citada.
no answer figure: the answer cites no effect of an estimator call
Calculado pelo agente
—
Valor esperado (gabarito)
-1.413.840-1413836.076
CauSciBench real split, data/metadata_json/real_input.json at d9bb43a, id 116
Como foi validado
1 de 2 verificações obrigatórias aprovadas
relativa 0.05

Pergunta feita ao analista

How much of global total economic damages due to extreme weather is attributable to climate change? (in thousands)

Resposta

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.

  1. 1Preparação da base de dados
    newman_global_costs— The study examines the global economic costs of extreme weather events attributable to climate change using Event Attribution methodology. It analyzes 185 extreme weather events from 2000-2019 across multiple countries, combining data from climate attribution studies with socio-economic impact data from the Emergency Management Database (EM-DAT). The methodology uses climate models to compare observed extreme weather events with counterfactual scenarios without anthropogenic greenhouse gas emissions. This generates Fraction of Attributable Risk (FAR) estimates quantifying what portion of each event's risk is attributable to human-induced climate change. These FAR values are then applied to observed mortality and economic damages to calculate climate change-attributable costs globally. Variable description: - Event Identifier: Identifies the specific extreme weather event - Year: Year of event - Country/region: Country of event - Continent: Continent where event happened - Disaster Type: One of Flood, Heatwave, Wildfire, Drought, Storm, Cold wave - FAR Best Estimate: FAR value = 1 - p_1/p_0, where p_1 is the probability of event in the real world, and p_0 in counterfactual world without climate change. - Total Deaths: Total number of deaths caused by event - Total Affected - Total Damage (US$ Thousands): Amount of damage caused in thousands of US dollars per event - Insured Loss (US$ Thousands): Amount of economic damage insured - Uninsured damages: Difference of previous two - Total Damage (US$ Millions): Amount of damage caused in millions of US dollars per event - Insured Loss (US$ Millions): Amount of economic damage insured (in millions)
  2. 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 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|

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.q116

Fonte
CauSciBench real split, data/metadata_json/real_input.json at d9bb43a, id 116
Tipo
benchmark_gold
Localização
real_input.json, record id 116: fields effect and std_error
Trecho
id 116 effect -1413836.076 std_error 4971503.048
Valor como publicado
-1413836.076
Erro-padrão como publicado
4971503.048
Valor
-1.413.840-1413836.076 (se 4.971.5004971503.048)
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: -1.413.840-1413836.076 · relativa 0.05
Especificação técnica do gabarito

CauSciBench real_input.json @ d9bb43a, id 116: effect -1413836.076

Verificações

Cada verificação, o que esperava, o que observou e a chamada que leu
#VerificaçãoObrigatóriaResultadoEsperadoObservadoTolerânciaFonteChamada
0
resposta com lastro
every number in the answer was stated by a tool call
every number backed
obrigatóriapassou0 sem lastro0 sem lastro[]———
1
figura da resposta próxima
CauSciBench effect accuracy: |answer figure − gold| ≤ 5% of |gold|
no answer figure: the answer cites no effect of an estimator call
obrigatóriafalhou-1.413.840-1413836.076—relativa 0.05causcibench_real.gold.q116—

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

Referência: infer.olsO agente não fez uma chamada de estimação que a resposta cite.

Trajetória

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

  1. 0Início

    How much of global total economic damages due to extreme weather is attributable to climate change? (in thousands)

    newman_global_costs (agent)

    The study examines the global economic costs of extreme weather events attributable to climate change using Event Attribution methodology. It analyzes 185 extreme weather events from 2000-2019 across multiple countries, combining data from climate attribution studies with socio-economic impact data from the Emergency Management Database (EM-DAT). The methodology uses climate models to compare observed extreme weather events with counterfactual scenarios without anthropogenic greenhouse gas emissions. This generates Fraction of Attributable Risk (FAR) estimates quantifying what portion of each event's risk is attributable to human-induced climate change. These FAR values are then applied to observed mortality and economic damages to calculate climate change-attributable costs globally. Variable description: - Event Identifier: Identifies the specific extreme weather event - Year: Year of event - Country/region: Country of event - Continent: Continent where event happened - Disaster Type: One of Flood, Heatwave, Wildfire, Drought, Storm, Cold wave - FAR Best Estimate: FAR value = 1 - p_1/p_0, where p_1 is the probability of event in the real world, and p_0 in counterfactual world without climate change. - Total Deaths: Total number of deaths caused by event - Total Affected - Total Damage (US$ Thousands): Amount of damage caused in thousands of US dollars per event - Insured Loss (US$ Thousands): Amount of economic damage insured - Uninsured damages: Difference of previous two - Total Damage (US$ Millions): Amount of damage caused in millions of US dollars per event - Insured Loss (US$ Millions): Amount of economic damage insured (in millions)

    file b5566c38a3ac6ecba6cc014aea2af8aaa376b6fed658c546a704080cb4a8240d · frame —
  2. 1Turno do modelo
    call_26a57ba4rules-1Fim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache
    Chamadas pedidas
    • submit_answer (meta-ferramenta)
      {
        "answer": "Pelas regras deste roteador não identifiquei um desenho que responda à pergunta; nenhuma estimativa foi feita.",
        "caveats": [],
        "figure_refs": []
      }
  3. 2Guarda
    resposta aceita
    Números encontrados
    —
    Sem lastro
    —
    Não citados
    —
    1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
  4. 3Resposta

    Pelas regras deste roteador não identifiquei um desenho que responda à pergunta; nenhuma estimativa foi feita.

    Figuras citadas: — · Parada: answered
  5. 4Pontuação
    #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
  6. 5Pontuação
    #1figura da resposta próximafalhouobrigatóriano answer figure: the answer cites no effect of an estimator call

Épocas × verificações

Resultado de cada verificação em cada época pontuada
#01
Época 1passoufalhou

Tentativas

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

Downloads desta tarefa

Pacote da tarefa (.zip)
85,1 KB · sha256 9be28667ab96b6967083b123e91ccc3099ff0663d1829740c8725e25b81bab7a

O 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.

Downloads desta tarefa
ArquivoTamanhosha256
attachments/1b50e0c1972f1e29dac18bf4ff5c2d8cc3f72e550fb050517e95a73dcda6083b.json2,4 KB1b50e0c1972f1e29dac18bf4ff5c2d8cc3f72e550fb050517e95a73dcda6083b
attachments/433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420.json2,4 KB433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420
attachments/52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b.json64,0 KB52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b
attachments/52c6b607ec13618b0af057f548ec9aabe349bfaa4bf719dfffee406035acf8af.json139 B52c6b607ec13618b0af057f548ec9aabe349bfaa4bf719dfffee406035acf8af
native/causcibench_real/causcibench_real.q116.e1.a1.json1,5 KB6fba9dbc87490a6007ba0d611b6228e1f6bc8562dd33390226a19a54a5b5d683
sources/causcibench_real.gold.q116.json1,2 KB2bd8727da9c7ac006ac250f96fa5afbeb0c341673103018b6f756b6f4c16dbe5
specs/causcibench_real.q116.json6,0 KBbb2c4a0561e8208d68276193bd0798b46543bcd0d990237a60f93596f6edeb00
traces/causcibench_real.q116.e1.a1.jsonl8,0 KBa76bdc52c83a56ab3f167ddd0c6a82cecd3f0c8c32f5335a03ae6bb0360bda77
trajectories/causcibench_real.q116.e1.a1.jsonl5,1 KB6ad8fb96f8782265adb7621c638e53ce8d32865e7736c4cfe8b8567aa23c98e0