Tarefa tool_selection.pooling.test.s1000

Veredito

Pergunta feita ao analista

Queremos resumir a evidência sobre o efeito de creches públicas na participação das mães no mercado de trabalho, em pontos percentuais. Os estudos independentes que encontramos são: - Estudo A (2008): 4,6 (erro-padrão 2,2) - Estudo B (2011): 1,8 (erro-padrão 1,1) - Estudo C (2012): 1,0 (erro-padrão 2,4) - Estudo D (2013): 1,9 (erro-padrão 2,0) - Estudo E (2017): 2,0 (erro-padrão 1,1) - Estudo F (2018): 3,1 (erro-padrão 1,0) Qual o efeito combinado?

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. 1Chamada que gerou a resposta finalevidence.pool_dlcitada na respostacoincide com a referência

   Ver chamada call_9d562f6c nos detalhes

   Vários estudos do mesmo efeito: meta-análise.

   Por que este é o caminho de referência: Estudos independentes do mesmo efeito: meta-análise de efeitos aleatórios.
   Argumentos principais

   estimates:

   [{"ci_high":null,"ci_level":0.95,"ci_low":null,"estimate":4.6,"id":"e1","se":2.2,"study_id":"a"},{"ci_high":null,"ci_level":0.95,"ci_low":null,"estimate":1.8,"id":"e2","se":1.1,"study_id":"b"},{"ci_high":null,"ci_level":0.95,"ci_low":null,"estimate":1,"id":"e3","se":2.4,"study_id":"c"},{"ci_high":null,"ci_level":0.95,"ci_low":null,"estimate":1.9,"id":"e4","se":2,"study_id":"d"},{"ci_high":null,"ci_level":0.95,"ci_low":null,"estimate":2,"id":"e5","se":1.1,"study_id":"e"},{"ci_high":null,"ci_level":0.95,"ci_low":null,"estimate":3.1,"id":"e6","se":1,"study_id":"f"}]

   level:

   0,950.95

   unit:

   "pontos percentuais"

   Resultado calculado

   • pooled = 2,38783pontos percentuais 2.3878297351630104
     Random-effects pooled estimate (DerSimonian–Laird) over 6 studies
   Diagnósticos: k = 66 (independent studies) · tau2 = 00 (between-study variance, (pontos percentuais)²) · i2 = 00 (% of the spread that is between studies) · q = 2,322042.32204356414259 (Cochran's Q) · n_se_from_interval = 00 (standard errors taken from published intervals)
2. 2Conferência de lastro e resposta final

   Todos os 4 números escritos na resposta foram conferidos contra as ferramentas e o enunciado (nenhum número sem lastro).

   Números encontrados: 2,388 · 95% · 1,306 · 3,470
   Figuras citadas: call_9d562f6c:pooled
   • ✓
     #0ferramenta chamadaevidence.pool_dl

     Exige que o resultado venha da ferramenta evidence.pool_dl.
   • ✓
     #1figura próximapooled

     headline figure against the truth
   • ✓
     #2resposta com lastro

     every number traced to a tool call or the question
   • ✓
     #3uma entre

     the answer cites the expected tool's figures

Valores esperados e de onde vêm

Nenhuma fonte citada pelas verificações.

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

   Queremos resumir a evidência sobre o efeito de creches públicas na participação das mães no mercado de trabalho, em pontos percentuais. Os estudos independentes que encontramos são: - Estudo A (2008): 4,6 (erro-padrão 2,2) - Estudo B (2011): 1,8 (erro-padrão 1,1) - Estudo C (2012): 1,0 (erro-padrão 2,4) - Estudo D (2013): 1,9 (erro-padrão 2,0) - Estudo E (2017): 2,0 (erro-padrão 1,1) - Estudo F (2018): 3,1 (erro-padrão 1,0) Qual o efeito combinado?

2. 1Turno do modelo
   call_b628a71crules-1Fim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Texto visível

   Vários estudos do mesmo efeito: meta-análise.

   Chamadas pedidas

   • evidence.pool_dl

     {
       "estimates": [
         {
           "estimate": 4.6,
           "id": "e1",
           "se": 2.2,
           "study_id": "a"
         },
         {
           "estimate": 1.8,
           "id": "e2",
           "se": 1.1,
           "study_id": "b"
         },
         {
           "estimate": 1,
           "id": "e3",
           "se": 2.4,
           "study_id": "c"
         },
         {
           "estimate": 1.9,
           "id": "e4",
           "se": 2,
           "study_id": "d"
         },
         {
           "estimate": 2,
           "id": "e5",
           "se": 1.1,
           "study_id": "e"
         },
         {
           "estimate": 3.1,
           "id": "e6",
           "se": 1,
           "study_id": "f"
         }
       ],
       "unit": "pontos percentuais"
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
3. 2Ferramenta
   evidence.pool_dlv0.1.0call_9d562f6cdecidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: Vários estudos do mesmo efeito: meta-análise.

   Argumentos

   {
     "estimates": [
       {
         "ci_high": null,
         "ci_level": 0.95,
         "ci_low": null,
         "estimate": 4.6,
         "id": "e1",
         "se": 2.2,
         "study_id": "a"
       },
       {
         "ci_high": null,
         "ci_level": 0.95,
         "ci_low": null,
         "estimate": 1.8,
         "id": "e2",
         "se": 1.1,
         "study_id": "b"
       },
       {
         "ci_high": null,
         "ci_level": 0.95,
         "ci_low": null,
         "estimate": 1,
         "id": "e3",
         "se": 2.4,
         "study_id": "c"
       },
       {
         "ci_high": null,
         "ci_level": 0.95,
         "ci_low": null,
         "estimate": 1.9,
         "id": "e4",
         "se": 2,
         "study_id": "d"
       },
       {
         "ci_high": null,
         "ci_level": 0.95,
         "ci_low": null,
         "estimate": 2,
         "id": "e5",
         "se": 1.1,
         "study_id": "e"
       },
       {
         "ci_high": null,
         "ci_level": 0.95,
         "ci_low": null,
         "estimate": 3.1,
         "id": "e6",
         "se": 1,
         "study_id": "f"
       }
     ],
     "level": 0.95,
     "unit": "pontos percentuais"
   }

   Figuras call_9d562f6c

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   pooled Random-effects pooled estimate (DerSimonian–Laird) over 6 studies	2,38783pontos percentuais	2.3878297351630104	0,5518960.5518956058203403	1,30613 – 3,46953

   Diagnósticos

   • k = 66 (independent studies)
   • tau2 = 00 (between-study variance, (pontos percentuais)²)
   • i2 = 00 (% of the spread that is between studies)
   • q = 2,322042.32204356414259 (Cochran's Q)
   • n_se_from_interval = 00 (standard errors taken from published intervals)

   Derivação matemática e pressupostos

   pooled

   1. Cada um dos 6 estudos entra com uma estimativa y e o seu erro-padrão ep (derivado do intervalo publicado, ao nível que o estudo declara, quando o erro-padrão não é publicado); o peso de efeitos fixos é o inverso da variância.w_1 = 1 / ep_1² ; w_2 = 1 / ep_2² ; w_3 = 1 / ep_3² ; w_4 = 1 / ep_4² ; w_5 = 1 / ep_5² ; w_6 = 1 / ep_6²
   2. A média de efeitos fixos pondera cada estudo pela sua precisão.ȳ_F = (w_1·y_1 + w_2·y_2 + w_3·y_3 + w_4·y_4 + w_5·y_5 + w_6·y_6) / (w_1 + w_2 + w_3 + w_4 + w_5 + w_6)→ 2,38783 (2.3878297351630104)
   3. A estatística Q mede quanto os estudos discordam da média de efeitos fixos além do acaso.Q = w_1·(y_1 − ȳ_F)² + w_2·(y_2 − ȳ_F)² + w_3·(y_3 − ȳ_F)² + w_4·(y_4 − ȳ_F)² + w_5·(y_5 − ȳ_F)² + w_6·(y_6 − ȳ_F)²→ 2,32204 (2.32204356414259)
   4. C é a constante de escala de DerSimonian e Laird.C = (w_1 + w_2 + w_3 + w_4 + w_5 + w_6) − (w_1² + w_2² + w_3² + w_4² + w_5² + w_6²) / (w_1 + w_2 + w_3 + w_4 + w_5 + w_6)→ 2,52123 (2.521230300477982)
   5. A variância entre estudos τ² é zero quando Q não excede k − 1, o que o acaso sozinho produziria.τ² = max(0, (Q − (k − 1)) / C)→ 0 (0)
   6. I² é a parcela da dispersão observada que vem da variação entre estudos, não do acaso.I² = max(0, (Q − (k − 1)) / Q) × 100→ 0 (0)
   7. Os pesos de efeitos aleatórios somam τ² à variância de cada estudo, o que aproxima os pesos entre si quando os estudos discordam.w*_1 = 1 / (ep_1² + τ²) ; w*_2 = 1 / (ep_2² + τ²) ; w*_3 = 1 / (ep_3² + τ²) ; w*_4 = 1 / (ep_4² + τ²) ; w*_5 = 1 / (ep_5² + τ²) ; w*_6 = 1 / (ep_6² + τ²)
   8. O erro-padrão da média agrupada vem da soma dos pesos de efeitos aleatórios.ep(ȳ) = √(1 / (w*_1 + w*_2 + w*_3 + w*_4 + w*_5 + w*_6))→ 0,551896 (0.5518956058203403)
   9. A média agrupada é a média das estimativas ponderada pelos pesos de efeitos aleatórios.ȳ = (w*_1·y_1 + w*_2·y_2 + w*_3·y_3 + w*_4·y_4 + w*_5·y_5 + w*_6·y_6) / (w*_1 + w*_2 + w*_3 + w*_4 + w*_5 + w*_6)→ 2,38783 (2.3878297351630104)
   10. O intervalo de 95% usa o valor crítico da normal.IC95 = ȳ ± z·ep(ȳ)

   Pressupostos do estimador

   • every estimate measures the same effect in 'pontos percentuais'
   • each study contributes one independent estimate

   Tabelas (1)

   {
     "studies": [
       {
         "estimate": 4.6,
         "id": "e1",
         "se": 2.2,
         "se_source": "reported",
         "study_id": "a",
         "weight_fixed": 0.20661157024793386,
         "weight_pct": 6.293156192640503,
         "weight_random": 0.20661157024793386
       },
       {
         "estimate": 1.8,
         "id": "e2",
         "se": 1.1,
         "se_source": "reported",
         "study_id": "b",
         "weight_fixed": 0.8264462809917354,
         "weight_pct": 25.172624770562013,
         "weight_random": 0.8264462809917354
       },
       {
         "estimate": 1,
         "id": "e3",
         "se": 2.4,
         "se_source": "reported",
         "study_id": "c",
         "weight_fixed": 0.1736111111111111,
         "weight_pct": 5.287999300760423,
         "weight_random": 0.1736111111111111
       },
       {
         "estimate": 1.9,
         "id": "e4",
         "se": 2,
         "se_source": "reported",
         "study_id": "d",
         "weight_fixed": 0.25,
         "weight_pct": 7.61471899309501,
         "weight_random": 0.25
       },
       {
         "estimate": 2,
         "id": "e5",
         "se": 1.1,
         "se_source": "reported",
         "study_id": "e",
         "weight_fixed": 0.8264462809917354,
         "weight_pct": 25.172624770562013,
         "weight_random": 0.8264462809917354
       },
       {
         "estimate": 3.1,
         "id": "e6",
         "se": 1,
         "se_source": "reported",
         "study_id": "f",
         "weight_fixed": 1,
         "weight_pct": 30.45887597238004,
         "weight_random": 1
       }
     ]
   }

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   sha256 do resultado

   b4cf891035e87bd70021d5ad765cb5127084907b9f219a38a605b66f86107cab

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_532c19c3rules-1Fim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Chamadas pedidas

   • submit_answer (meta-ferramenta)

     {
       "answer": "Estimativa (evidence.pool_dl): pooled = 2,388 (IC 95%: 1,306 a 3,470).",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_9d562f6c:pooled"
       ]
     }

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

   Números encontrados

   2,388 · 95% · 1,306 · 3,470

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

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

   Estimativa (evidence.pool_dl): pooled = 2,388 (IC 95%: 1,306 a 3,470).

   Figuras citadas: call_9d562f6c:pooled · Parada: answered

   Figura da resposta: call_9d562f6c:pooled = 2,387832.3878297351630104 (se 0,5518960.5518956058203403)
7. 6Pontuação
   #0ferramenta chamadapassouobrigatória1 successful call(s) of evidence.pool_dl
8. 7Pontuação
   #1figura próximapassouobrigatória2.387829735 vs 2.3878297351630104
9. 8Pontuação
   #2resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
10. 9Pontuação
    #3uma entrepassouregistradaanswer_cites(evidence.pool_dl): ok

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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