Pular para o conteúdo

Tarefa tool_selection.pooling.test.s1003

tool_selectionagentT2testépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T171401Z-suite-tool_selection-baseline-a1426d

Veredito

passouPassou em todas as verificações obrigatórias.

Família do método (das chamadas de ferramentas): evidence.pool_dl (other · teste estatístico / ferramenta fora da tabela de estimadores de efeito)

Calculado pelo agente
pooled =3,634683.6346772829633673
Random-effects pooled estimate (DerSimonian–Laird) over 6 studies
via evidence.pool_dl (call_10d9fee9)
Valor esperado (gabarito)
pooled =3,634683.6346772829633673
Como foi validado
3 de 3 verificações obrigatórias aprovadas
absoluta 0.005

Pergunta feita ao analista

Seis estudos estimaram o efeito de programas de alimentação escolar sobre a frequência, em pontos percentuais, com intervalos de confiança de 95%: - Estudo A (2011): 3,6 (IC 95%: 0,1 a 7,1) - Estudo B (2012): 3,5 (IC 95%: -0,4 a 7,4) - Estudo C (2013): 6,8 (IC 95%: 3,5 a 10,1) - Estudo D (2014): 1,4 (IC 95%: -2,5 a 5,3) - Estudo E (2015): 3,1 (IC 95%: -1,6 a 7,8) - Estudo F (2019): 3,2 (IC 95%: 1,2 a 5,2) Qual a estimativa combinada dos estudos?

Resposta

Estimativa (evidence.pool_dl): pooled = 3,635 (IC 95%: 2,337 a 4,932).

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_10d9fee9 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":7.1,"ci_level":0.95,"ci_low":0.1,"estimate":3.6,"id":"e1","se":null,"study_id":"a"},{"ci_high":7.4,"ci_level":0.95,"ci_low":-0.4,"estimate":3.5,"id":"e2","se":null,"study_id":"b"},{"ci_high":10.1,"ci_level":0.95,"ci_low":3.5,"estimate":6.8,"id":"e3","se":null,"study_id":"c"},{"ci_high":5.3,"ci_level":0.95,"ci_low":-2.5,"estimate":1.4,"id":"e4","se":null,"study_id":"d"},{"ci_high":7.8,"ci_level":0.95,"ci_low":-1.6,"estimate":3.1,"id":"e5","se":null,"study_id":"e"},{"ci_high":5.2,"ci_level":0.95,"ci_low":1.2,"estimate":3.2,"id":"e6","se":null,"study_id":"f"}]
    level:
    0,950.95
    unit:
    "pontos percentuais"
    Resultado calculado
    • pooled = 3,63468pontos percentuais 3.6346772829633673
      Random-effects pooled estimate (DerSimonian–Laird) over 6 studies
    Diagnósticos: k = 66 (independent studies) · tau2 = 0,01819290.018192909038702892 (between-study variance, (pontos percentuais)²) · i2 = 0,6293680.6293678916628813 (% of the spread that is between studies) · q = 5,031675.0316677009247925 (Cochran's Q) · n_se_from_interval = 66 (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: 3,635 · 95% · 2,337 · 4,932
    Figuras citadas: call_10d9fee9: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

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

Nenhuma fonte citada pelas verificações.

Especificação técnica do gabarito

DerSimonian–Laird random-effects mean of the 6 estimates as written in the question (closed form, numpy) = 3.63468 (SE 0.6619); tolerance 0.005 covers interval-to-SE conventions

Verificações

Cada verificação, o que esperava, o que observou e a chamada que leu
#VerificaçãoObrigatóriaResultadoEsperadoObservadoTolerânciaFonteChamada
0
ferramenta chamadaevidence.pool_dl
Exige que o resultado venha da ferramenta evidence.pool_dl.
1 successful call(s) of evidence.pool_dl
obrigatóriapassou"evidence.pool_dl"11——call_10d9fee9
1
figura próximapooled
headline figure against the truth
3.634677283 vs 3.6346772829633673
obrigatóriapassou3,634683.63467728296336733,634683.6346772829633673absoluta 0.005—call_10d9fee9
2
resposta com lastro
every number traced to a tool call or the question
every number backed
obrigatóriapassou0 sem lastro0 sem lastro[]———
3
uma entre
the answer cites the expected tool's figures
answer_cites(evidence.pool_dl): ok
registradapassou[{"abs_tol":null,"bind":"any","column":null,"failure_class":null,"field":"value","interval":false,"key":null,"kind":"answer_cites","min_lre":null,"note":"","open_interval":false,"rel_tol":null,"required":true,"source_id":null,"table":null,"tool":"evidence.pool_dl","value":null,"weight":1,"where":null}]["call_10d9fee9:pooled"]——call_10d9fee9

Caminho de referência e caminho do agente

A chamada de referência ao lado da chamada que deu a resposta, argumento por argumento.

o que as verificações esperam da chamada da resposta

Referência: evidence.pool_dlChamada do agente: evidence.pool_dl (call_10d9fee9)igual
Argumentos da referência e do agente
ArgumentoReferênciaAgente
estimates—[{"ci_high":7.1,"ci_level":0.95,"ci_low":0.1,"estimate":3.6,"id":"e1","se":null,"study_id":"a"},{"ci_high":7.4,"ci_level":0.95,"ci_low":-0.4,"estimate":3.5,"id":"e2","se":null,"study_id":"b"},{"ci_high":10.1,"ci_level":0.95,"ci_low":3.5,"estimate":6.8,"id":"e3","se":null,"study_id":"c"},{"ci_high":5.3,"ci_level":0.95,"ci_low":-2.5,"estimate":1.4,"id":"e4","se":null,"study_id":"d"},{"ci_high":7.8,"ci_level":0.95,"ci_low":-1.6,"estimate":3.1,"id":"e5","se":null,"study_id":"e"},{"ci_high":5.2,"ci_level":0.95,"ci_low":1.2,"estimate":3.2,"id":"e6","se":null,"study_id":"f"}]não fixado pela referência
level—0,950.95não fixado pela referência
unit—"pontos percentuais"não fixado pela referência

Trajetória

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

  1. 0Início

    Seis estudos estimaram o efeito de programas de alimentação escolar sobre a frequência, em pontos percentuais, com intervalos de confiança de 95%: - Estudo A (2011): 3,6 (IC 95%: 0,1 a 7,1) - Estudo B (2012): 3,5 (IC 95%: -0,4 a 7,4) - Estudo C (2013): 6,8 (IC 95%: 3,5 a 10,1) - Estudo D (2014): 1,4 (IC 95%: -2,5 a 5,3) - Estudo E (2015): 3,1 (IC 95%: -1,6 a 7,8) - Estudo F (2019): 3,2 (IC 95%: 1,2 a 5,2) Qual a estimativa combinada dos estudos?

  2. 1Turno do modelo
    call_9c8611earules-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": [
          {
            "ci_high": 7.1,
            "ci_level": 0.95,
            "ci_low": 0.1,
            "estimate": 3.6,
            "id": "e1",
            "study_id": "a"
          },
          {
            "ci_high": 7.4,
            "ci_level": 0.95,
            "ci_low": -0.4,
            "estimate": 3.5,
            "id": "e2",
            "study_id": "b"
          },
          {
            "ci_high": 10.1,
            "ci_level": 0.95,
            "ci_low": 3.5,
            "estimate": 6.8,
            "id": "e3",
            "study_id": "c"
          },
          {
            "ci_high": 5.3,
            "ci_level": 0.95,
            "ci_low": -2.5,
            "estimate": 1.4,
            "id": "e4",
            "study_id": "d"
          },
          {
            "ci_high": 7.8,
            "ci_level": 0.95,
            "ci_low": -1.6,
            "estimate": 3.1,
            "id": "e5",
            "study_id": "e"
          },
          {
            "ci_high": 5.2,
            "ci_level": 0.95,
            "ci_low": 1.2,
            "estimate": 3.2,
            "id": "e6",
            "study_id": "f"
          }
        ],
        "unit": "pontos percentuais"
      }
  3. 2Ferramenta
    evidence.pool_dlv0.1.0call_10d9fee9decidido pelo modeloreexecutável

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

    Argumentos
    {
      "estimates": [
        {
          "ci_high": 7.1,
          "ci_level": 0.95,
          "ci_low": 0.1,
          "estimate": 3.6,
          "id": "e1",
          "se": null,
          "study_id": "a"
        },
        {
          "ci_high": 7.4,
          "ci_level": 0.95,
          "ci_low": -0.4,
          "estimate": 3.5,
          "id": "e2",
          "se": null,
          "study_id": "b"
        },
        {
          "ci_high": 10.1,
          "ci_level": 0.95,
          "ci_low": 3.5,
          "estimate": 6.8,
          "id": "e3",
          "se": null,
          "study_id": "c"
        },
        {
          "ci_high": 5.3,
          "ci_level": 0.95,
          "ci_low": -2.5,
          "estimate": 1.4,
          "id": "e4",
          "se": null,
          "study_id": "d"
        },
        {
          "ci_high": 7.8,
          "ci_level": 0.95,
          "ci_low": -1.6,
          "estimate": 3.1,
          "id": "e5",
          "se": null,
          "study_id": "e"
        },
        {
          "ci_high": 5.2,
          "ci_level": 0.95,
          "ci_low": 1.2,
          "estimate": 3.2,
          "id": "e6",
          "se": null,
          "study_id": "f"
        }
      ],
      "level": 0.95,
      "unit": "pontos percentuais"
    }
    Figuras call_10d9fee9
    ChaveValorValor brutoErro-padrãoIC
    pooled
    Random-effects pooled estimate (DerSimonian–Laird) over 6 studies
    3,63468pontos percentuais3.63467728296336730,6619250.66192527007966932,33733 – 4,93203
    Diagnósticos
    • k = 66 (independent studies)
    • tau2 = 0,01819290.018192909038702892 (between-study variance, (pontos percentuais)²)
    • i2 = 0,6293680.6293678916628813 (% of the spread that is between studies)
    • q = 5,031675.0316677009247925 (Cochran's Q)
    • n_se_from_interval = 66 (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)→ 3,63332 (3.6333153258902953)
    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→ 5,03167 (5.0316677009247925)
    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)→ 1,74066 (1.7406617521927854)
    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)→ 0,0181929 (0.018192909038702892)
    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→ 0,629368 (0.6293678916628813)
    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))→ 0,661925 (0.6619252700796693)
    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)→ 3,63468 (3.6346772829633673)
    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
    • a standard error taken from an interval assumes a symmetric normal interval at the level the study states: se = (high − low) / (2·z)
    Tabelas (1)
    {
      "studies": [
        {
          "estimate": 3.6,
          "id": "e1",
          "se": 1.785747099236289,
          "se_source": "interval (95%)",
          "study_id": "a",
          "weight_fixed": 0.3135884751587041,
          "weight_pct": 13.66178257303459,
          "weight_random": 0.31180957453199654
        },
        {
          "estimate": 3.5,
          "id": "e2",
          "se": 1.9898324820061506,
          "se_source": "interval (95%)",
          "study_id": "b",
          "weight_fixed": 0.2525613951804158,
          "weight_pct": 11.015239729270753,
          "weight_random": 0.25140622718818045
        },
        {
          "estimate": 6.8,
          "id": "e3",
          "se": 1.6837044078513579,
          "se_source": "interval (95%)",
          "study_id": "c",
          "weight_fixed": 0.3527510395495065,
          "weight_pct": 15.357057695147132,
          "weight_random": 0.35050167138793237
        },
        {
          "estimate": 1.4,
          "id": "e4",
          "se": 1.9898324820061504,
          "se_source": "interval (95%)",
          "study_id": "d",
          "weight_fixed": 0.25256139518041587,
          "weight_pct": 11.015239729270757,
          "weight_random": 0.2514062271881805
        },
        {
          "estimate": 3.1,
          "id": "e5",
          "se": 2.3980032475458737,
          "se_source": "interval (95%)",
          "study_id": "e",
          "weight_fixed": 0.1739003540377603,
          "weight_pct": 7.595328415005949,
          "weight_random": 0.1733519113522048
        },
        {
          "estimate": 3.2,
          "id": "e6",
          "se": 1.0204269138493078,
          "se_source": "interval (95%)",
          "study_id": "f",
          "weight_fixed": 0.9603647051735313,
          "weight_pct": 41.35535185827082,
          "weight_random": 0.9438735098156498
        }
      ]
    }
    Hashes SHA-256 e metadados de reprodução
    Digests dos dados
    sha256 do resultado
    e7ae2e4ad53422175c72019f663f79d14b2349954db72d1e1de53cc4c6234c4b
  4. 3Turno do modelo
    call_817f8eb4rules-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 = 3,635 (IC 95%: 2,337 a 4,932).",
        "caveats": [],
        "figure_refs": [
          "call_10d9fee9:pooled"
        ]
      }
  5. 4Guarda
    resposta aceita
    Números encontrados
    3,635 · 95% · 2,337 · 4,932
    Sem lastro
    —
    Não citados
    —
    1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
  6. 5Resposta

    Estimativa (evidence.pool_dl): pooled = 3,635 (IC 95%: 2,337 a 4,932).

    Figuras citadas: call_10d9fee9:pooled · Parada: answered
    Figura da resposta: call_10d9fee9:pooled = 3,634683.6346772829633673 (se 0,6619250.6619252700796693)
  7. 6Pontuação
    #0ferramenta chamadapassouobrigatória1 successful call(s) of evidence.pool_dl
  8. 7Pontuação
    #1figura próximapassouobrigatória3.634677283 vs 3.6346772829633673
  9. 8Pontuação
    #2resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
  10. 9Pontuação
    #3uma entrepassouregistradaanswer_cites(evidence.pool_dl): ok

Épocas × verificações

Resultado de cada verificação em cada época pontuada
#0123
Época 1passoupassoupassoupassou

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)
55,6 KB · sha256 c159fe5899a710672b4d72442bc138a1f5d03e879d499039ba803ffcdcc557c4

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/0418c63a5b16b9051e2dc655d5aca95950e8be7a54f75c80d0ea95e9777ce40c.json501 B0418c63a5b16b9051e2dc655d5aca95950e8be7a54f75c80d0ea95e9777ce40c
attachments/433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420.json2,4 KB433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420
attachments/4f5378f4a98bf99fdb2e473e4a41b51ebeb34e02f6209b230ea1c62d65954bbe.json712 B4f5378f4a98bf99fdb2e473e4a41b51ebeb34e02f6209b230ea1c62d65954bbe
attachments/52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b.json64,0 KB52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b
attachments/5ec81d84347bfcd291f77c36ebef99cc5836d341cbb25f78c669beedae0dcf8d.json115 B5ec81d84347bfcd291f77c36ebef99cc5836d341cbb25f78c669beedae0dcf8d
attachments/685de8d0e49b8d807351b9e8eae2c0b9e2562433750bd9dca0cbb8e14e95c90f.json1,6 KB685de8d0e49b8d807351b9e8eae2c0b9e2562433750bd9dca0cbb8e14e95c90f
attachments/af68b3d81552d3cbd338f0a9750163e19c9c2e766a6aa5844460e3df26f4677d.json1,7 KBaf68b3d81552d3cbd338f0a9750163e19c9c2e766a6aa5844460e3df26f4677d
specs/tool_selection.pooling.test.s1003.json3,8 KBbd91d5db3455adfe347f0a3880adaa9af3421f53001a59952b3406d65885a2d2
traces/tool_selection.pooling.test.s1003.e1.a1.jsonl17,6 KBa9b911f3510c4a82c2453855742d3f1e25a2c3bb8ef1bfd7affd6073cd173e3c
trajectories/tool_selection.pooling.test.s1003.e1.a1.jsonl16,1 KB22dbc3912f3fd189a2c1280f658db8cd91f214c459bca97b18c5bd24a0693591