Tarefa causcibench_real.q069
causcibench_realagentT2publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T171142Z-suite-causcibench_real-naive-d6494dVeredito
0.2572983112 vs 0.202Família do método (das chamadas de ferramentas): Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO) · infer.ols (ols · regressão linear)
coef.x =0,2572980.25729831122015756coef.x =0,2020.202Pergunta feita ao analista
Does PEPFAR funding increase approval of U.S. leadership?
Estimativa ingênua (infer.ols): coef.x = 0,2573.
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
goldsmith_doing_well— The dataset combines multinational survey data on public opinion with country-level information on aid flows, health indicators, governance, and economic conditions. Public opinion measures come from the Gallup World Poll (GWP), an annual global survey launched in 2006 that samples individuals aged 15 and older. In countries with high telephone penetration (over 80%), data are collected through Random-Digit-Dial (RDD) telephone interviews; elsewhere, surveys are conducted face-to-face. Each survey includes about 1,000 respondents per country per year. Aid-related data include figures from the U.S. President's Emergency Plan for AIDS Relief (PEPFAR), one of the largest U.S. bilateral health initiatives, launched in 2003 and first disbursed in 2004, aimed at combating HIV/AIDS in dozens of countries, especially in Sub-Saharan Africa. The dataset also incorporates U.S. Official Development Assistance (ODA) compiled from international aid databases. Additional country-level indicators are drawn from international sources: population and economic statistics from the World Bank's World Development Indicators (WDI), health data from UNAIDS and global monitoring agencies, governance measures from the World Bank Governance Indicators, civil liberties scores from Freedom House, UN General Assembly voting data, and trade flows from the U.S. Department of Commerce. Data variables: country: Country name ccode: Numeric country code y_us: Net approval of the U.S. (log(%approve) - log(%disapprove)) y_ch: Net approval of China y_fr: Net approval of France y_ge: Net approval of Germany y_in: Net approval of India y_ja: Net approval of Japan y_ru: Net approval of Russia y_uk: Net approval of the U.K. y_ownc: Net approval of respondent's own country x: PEPFAR funds per capita (log) x_imputed: PEPFAR funds per capita (log, imputed) z_ratio: HIV prevalence rate (log) z_death: HIV-related deaths per capita (log) usaid: U.S. ODA per capita (log) usaid_imputed: U.S. ODA per capita (log, imputed) gdppc: GDP per capita (log) wbgi: World Bank governance indicator fhscore: Freedom House civil liberties score africa: 1 if African country, 0 otherwise trade_i: Imports to the U.S. (log) trade_e: Exports to the U.S. (log) unvote_key: UN voting alignment with the U.S. - 2Chamada que gerou a resposta finalVer chamada call_0f7f77ad nos detalhes
infer.ols(Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO))citada na respostaLinha de base ingênua: regressão do resultado no tratamento, sem controles.
Por que este é o caminho de referência: causcibench_metadata_rule/1: ivArgumentos principais- dataset:
"goldsmith_doing_well"- intercept:
true- level:
- 0,95
0.95 - se:
"HC1"- x:
["x"]- y:
"y_us"
Resultado calculadocoef.x= 0,2572980.25729831122015756Coefficient on x in the regression of y_us
Diagnósticos:n_obs= 6666(observations used) ·k= 22(parameters estimated, fixed-effect dummies included) ·r2= 0,2726750.27267458584281046·df_resid= 6464·se_type="HC1"(heteroskedasticity-robust standard errors (HC1)) - 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:0,2573Figuras citadas:call_0f7f77ad:coef.x- #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.q069
- Fonte
- CauSciBench real split, data/metadata_json/real_input.json at d9bb43a, id 69
- Tipo
- benchmark_gold
- Localização
- real_input.json, record id 69: fields effect and std_error
- Trecho
id 69 effect 0.202 std_error 0.068
- Valor como publicado
0.202- Erro-padrão como publicado
0.068- Valor
- 0,202
0.202(se 0,0680.068) - 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: 0,202
0.202· relativa 0.05
Especificação técnica do gabarito
CauSciBench real_input.json @ d9bb43a, id 69: effect 0.202
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| 0.2572983112 vs 0.202 | obrigatória | falhou | 0,2020.202 | 0,2572980.25729831122015756 | relativa 0.05 | causcibench_real.gold.q069 | call_0f7f77ad |
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 | — | [] | não fixado pela referência |
| dataset | "goldsmith_doing_well" | "goldsmith_doing_well" | igual |
| endog | ["x"] | — | ausente |
| exog | ["usaid","gdppc","wbgi","fhscore","africa","trade_i","trade_e","unvote_key"] | — | ausente |
| fe | — | [] | não fixado pela referência |
| instruments | ["z_ratio","z_death"] | — | ausente |
| 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 | — | ["x"] | não fixado pela referência |
| y | "y_us" | "y_us" | igual |
Trajetória
Cada evento na ordem em que aconteceu: turnos do modelo, chamadas de ferramentas, guardas, transformações e pontuação.
- 0Início
Does PEPFAR funding increase approval of U.S. leadership?
goldsmith_doing_well(agent)The dataset combines multinational survey data on public opinion with country-level information on aid flows, health indicators, governance, and economic conditions. Public opinion measures come from the Gallup World Poll (GWP), an annual global survey launched in 2006 that samples individuals aged 15 and older. In countries with high telephone penetration (over 80%), data are collected through Random-Digit-Dial (RDD) telephone interviews; elsewhere, surveys are conducted face-to-face. Each survey includes about 1,000 respondents per country per year. Aid-related data include figures from the U.S. President's Emergency Plan for AIDS Relief (PEPFAR), one of the largest U.S. bilateral health initiatives, launched in 2003 and first disbursed in 2004, aimed at combating HIV/AIDS in dozens of countries, especially in Sub-Saharan Africa. The dataset also incorporates U.S. Official Development Assistance (ODA) compiled from international aid databases. Additional country-level indicators are drawn from international sources: population and economic statistics from the World Bank's World Development Indicators (WDI), health data from UNAIDS and global monitoring agencies, governance measures from the World Bank Governance Indicators, civil liberties scores from Freedom House, UN General Assembly voting data, and trade flows from the U.S. Department of Commerce. Data variables: country: Country name ccode: Numeric country code y_us: Net approval of the U.S. (log(%approve) - log(%disapprove)) y_ch: Net approval of China y_fr: Net approval of France y_ge: Net approval of Germany y_in: Net approval of India y_ja: Net approval of Japan y_ru: Net approval of Russia y_uk: Net approval of the U.K. y_ownc: Net approval of respondent's own country x: PEPFAR funds per capita (log) x_imputed: PEPFAR funds per capita (log, imputed) z_ratio: HIV prevalence rate (log) z_death: HIV-related deaths per capita (log) usaid: U.S. ODA per capita (log) usaid_imputed: U.S. ODA per capita (log, imputed) gdppc: GDP per capita (log) wbgi: World Bank governance indicator fhscore: Freedom House civil liberties score africa: 1 if African country, 0 otherwise trade_i: Imports to the U.S. (log) trade_e: Exports to the U.S. (log) unvote_key: UN voting alignment with the U.S.
filee45a2c15808d35983e45405dd1eb70737617764feccf2852c6c51ba329b094dc· frame — - 1Turno do modelo
call_94153339naive-olsFim:tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cacheTexto visívelLinha de base ingênua: regressão do resultado no tratamento, sem controles.
Chamadas pedidasinfer.ols{ "dataset": "goldsmith_doing_well", "x": [ "x" ], "y": "y_us" }
- 2Ferramenta
infer.ols— Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO)v0.1.0call_0f7f77addecidido pelo modeloreexecutávelMotivo: Linha de base ingênua: regressão do resultado no tratamento, sem controles.
Argumentos
{ "cluster": null, "controls": [], "dataset": "goldsmith_doing_well", "fe": [], "intercept": true, "level": 0.95, "se": "HC1", "subset": null, "weights": null, "x": [ "x" ], "y": "y_us" }Figuras call_0f7f77ad Chave Valor Valor bruto Erro-padrão IC coef.x Coefficient on x in the regression of y_us0,257298 0.257298311220157560,055129 0.055128960790933380,147166 – 0,367431 Diagnósticosn_obs= 6666(observations used)k= 22(parameters estimated, fixed-effect dummies included)r2= 0,2726750.27267458584281046df_resid= 6464se_type="HC1"(heteroskedasticity-robust standard errors (HC1))n_clusters= — (errors not clustered)
Derivação matemática e pressupostos
coef.x- Coeficiente de x na regressão por mínimos quadrados ordinários de y_us.→ 0,257298 (0.25729831122015756)
- Erro-padrão robusto à heterocedasticidade (HC1): a raiz da variância estimada do coeficiente.
ep = √V_jj→ 0,055129 (0.05512896079093338) - Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 64 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": 1.656278808827588, "ci_low": 1.0824809329436471, "coef": 1.3693798708856175, "p": 6.646652904676603e-14, "se": 0.14361249397379464, "t": 9.535241906846155, "term": "Intercept" }, { "ci_high": 0.3674310710039225, "ci_low": 0.1471655514363926, "coef": 0.25729831122015756, "p": 0.00001607502703949781, "se": 0.05512896079093338, "t": 4.667207716755534, "term": "x" } ] }- 87 rows were dropped because one of 'y_us', 'x' was missing
Hashes SHA-256 e metadados de reprodução
- Digests dos dados
goldsmith_doing_well86960799c51564c41b8eff9ae72ea65bbe56b8bf41e1fd2d667fac0748f19b98- sha256 do resultado
a6ef982b3367350bbe4a42d83d6b93d4bf749f9f2dd0ecba63be5f40e7044495
- 3Turno do modelo
call_c889d1d5naive-olsFim:tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cacheChamadas pedidassubmit_answer(meta-ferramenta){ "answer": "Estimativa ingênua (infer.ols): coef.x = 0,2573.", "caveats": [], "figure_refs": [ "call_0f7f77ad:coef.x" ] }
- 4Guardaresposta aceita
- Números encontrados
- 0,2573
- Sem lastro
- —
- Não citados
- —
1 nova(s) tentativa(s) restante(s) - 5Resposta
Estimativa ingênua (infer.ols): coef.x = 0,2573.
Figuras citadas:call_0f7f77ad:coef.x· Parada:answeredFigura da resposta:call_0f7f77ad:coef.x= 0,2572980.25729831122015756(se 0,0551290.05512896079093338) - 6Pontuação#0resposta com lastropassouobrigatória
every number backed - 7Pontuação#1figura da resposta próximafalhouobrigatória
0.2572983112 vs 0.202
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
4f787b6449105f603dfeac757939c95269da3a3f16c7393efa6411e0143f4f83O 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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