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MANIFEST.json

@@ -0,0 +1,117 @@
+[
+ {
+  "path": "benchmark/benchmark_labelled.jsonl",
+  "bytes": 10395550,
+  "why": "the benchmark: 8,710 questions with S*/S_dist/S_stale"
+ },
+ {
+  "path": "benchmark/benchmark.jsonl",
+  "bytes": 5688514,
+  "why": "pre-label-resolution form (raw QIDs/PIDs)"
+ },
+ {
+  "path": "benchmark/functional_negatives.jsonl",
+  "bytes": 1244471,
+  "why": "per-question functional-negative flags"
+ },
+ {
+  "path": "benchmark/labels.tsv",
+  "bytes": 302669,
+  "why": "Wikidata QID/PID -> label dump"
+ },
+ {
+  "path": "benchmark/ids.txt",
+  "bytes": 78703,
+  "why": "entity/relation ids used"
+ },
+ {
+  "path": "annotation/annotation-guidelines.md",
+  "bytes": 36022,
+  "why": "annotation protocol (EN, governing)"
+ },
+ {
+  "path": "annotation/annotation-guidelines-IT.md",
+  "bytes": 41924,
+  "why": "annotation protocol (IT translation)"
+ },
+ {
+  "path": "annotation/SAMPLE_MANIFEST.md",
+  "bytes": 1432,
+  "why": "validation sample provenance"
+ },
+ {
+  "path": "paper-supplement/appendices-removed-2026-08-20.tex",
+  "bytes": 3534,
+  "why": "composability proof + construction detail (cut from the 4pp camera-ready)"
+ },
+ {
+  "path": "paper-supplement/tab-by-operator-removed-2026-08-20.tex",
+  "bytes": 1505,
+  "why": "per-operator CCR table (cut for space)"
+ },
+ {
+  "path": "paper-supplement/tab-rank-metrics-removed-2026-08-20.tex",
+  "bytes": 837,
+  "why": "rank-aware metrics table (cut for space)"
+ },
+ {
+  "path": "baselines/bm25-anchor.json",
+  "bytes": 2035818,
+  "why": "BM25 retrieval baseline, no temporal filter"
+ },
+ {
+  "path": "baselines/bm25-anchor-tfilter.json",
+  "bytes": 1500755,
+  "why": "BM25 retrieval baseline, temporally filtered"
+ },
+ {
+  "path": "baselines/bm25-rag-qwen3.json",
+  "bytes": 2214656,
+  "why": "vanilla BM25-RAG end-task baseline"
+ },
+ {
+  "path": "baselines/bm25-rag-qwen3-matched.json",
+  "bytes": 3103444,
+  "why": "BM25-RAG at matched decode budget"
+ },
+ {
+  "path": "baselines/v2-grpo-10000.json",
+  "bytes": 562510,
+  "why": "NO-RETRIEVAL system -- backs the interval-leak proof (overall EM 0.364, interval EM 1.000)"
+ },
+ {
+  "path": "baselines/v3-sft-baseline.extracted.json",
+  "bytes": 706508,
+  "why": "2-hop reference generator -- backs the 3+-hop comparison"
+ },
+ {
+  "path": "baselines/v3-sft-3hop.extracted.json",
+  "bytes": 710446,
+  "why": "3-hop reference generator -- backs the 3+-hop comparison"
+ },
+ {
+  "path": "baselines/v3-sft-3hop-seed1337.extracted.json",
+  "bytes": 874163,
+  "why": "seed replica (3-seed mean +0.051 +- 0.083)"
+ },
+ {
+  "path": "baselines/v3-sft-3hop-seed7.extracted.json",
+  "bytes": 880864,
+  "why": "seed replica"
+ },
+ {
+  "path": "baselines/v3-sft-seed1337.extracted.json",
+  "bytes": 703367,
+  "why": "seed replica"
+ },
+ {
+  "path": "baselines/v3-sft-seed7.extracted.json",
+  "bytes": 704595,
+  "why": "seed replica"
+ },
+ {
+  "path": "v1.0.1-addendum.md",
+  "bytes": 5252,
+  "why": "known issues + evaluation protocol; the interval-leak fix the paper cites"
+ }
+]

README.md

@@ -0,0 +1,132 @@
+---
+license: cc-by-4.0
+language:
+- en
+tags:
+- temporal-reasoning
+- knowledge-graph
+- question-answering
+- benchmark
+- retrieval-augmented-generation
+pretty_name: TempBench — Temporal KGQA benchmark with per-question gold subgraphs
+size_categories:
+- 1K<n<10K
+---
+
+# TempBench
+
+A multi-hop temporal knowledge-graph question-answering benchmark built so that
+**retrieval quality is measurable independently of answer accuracy**.
+
+8,710 questions over a Wikidata-derived temporal knowledge graph. Every question
+ships a gold supporting subgraph and two typed negatives, across a 4×3
+temporal-operator × hop-complexity matrix.
+
+Accompanies:
+
+> Guendalina Caldarini. 2026. *TempBench: A Temporal Knowledge-Graph QA Benchmark
+> with Per-Question Gold Subgraphs and Retrieval-Quality Metrics.* In Proceedings
+> of the 35th ACM International Conference on Information and Knowledge Management
+> (CIKM '26), November 07–11, 2026, Rome, Italy.
+> https://doi.org/10.1145/3799682.3840181
+
+## What makes it different
+
+Most temporal KGQA corpora ship answer strings only, so they can score whether a
+system was *right* but not whether it retrieved evidence that was **valid at the
+query time**. TempBench ships, per question:
+
+- `S*` — the gold supporting subgraph
+- `S_dist` — a **distractor**: same `(s,r)`, wrong object
+- `S_stale` — a **stale fact**: same `(s,r,o)`, wrong time
+
+so a system that reaches the right answer through a stale-but-coincidentally-correct
+fact is visibly distinguishable from one that retrieved correctly.
+
+Negatives are *functional* (genuinely differ from `S*`) for 71.5% / 81.3% of
+questions; the interval × stale cell is structurally absent (8.1%), since interval
+answers are years and a same-`(s,r,o)`-other-time variant is ill-defined.
+**Per-question flags ship in `benchmark/functional_negatives.jsonl`** — restrict
+negative-dependent evaluation to the functional subset.
+
+## Contents
+
+| path | what |
+| --- | --- |
+| `benchmark/benchmark_labelled.jsonl` | the benchmark, human-readable labels |
+| `benchmark/benchmark.jsonl` | same, pre-label-resolution (raw QIDs/PIDs) |
+| `benchmark/functional_negatives.jsonl` | per-question functional-negative flags |
+| `benchmark/labels.tsv`, `ids.txt` | Wikidata label dump and id list |
+| `annotation/` | the annotation protocol (EN governing, IT translation) and validation-sample provenance |
+| `baselines/` | reference-baseline evaluation outputs (see below) |
+| `paper-supplement/` | material cut from the 4-page camera-ready: the composability closed-form proof, construction details, and two tables |
+| `v1.0.1-addendum.md` | **known issues and evaluation protocol — read this before evaluating** |
+
+### Reference baselines
+
+`baselines/` carries the evaluation outputs behind the paper's empirical claims,
+so each is reproducible without re-running anything:
+
+- `bm25-anchor*.json` — BM25 retrieval with and without the temporal filter
+- `bm25-rag-qwen3*.json` — vanilla BM25-RAG end-task baseline, including at
+  matched decode budget
+- `v2-grpo-10000.json` — a **no-retrieval** system; this is the file behind the
+  interval answer-leakage finding (overall EM 0.364, interval EM 1.000)
+- `v3-sft-{baseline,3hop}*.extracted.json` — 2-hop vs 3-hop reference-generator
+  outputs and their seed replicas, behind the 3+-hop comparison
+  (3-seed mean +0.051 ± 0.083 EM, item-level 95% CI [−0.040, +0.138])
+
+## Known issues
+
+**Interval questions leak their answer under the submitted evaluation protocol.**
+Every interval question sets `t_query` to the gold answer year (864/864 interval
+items), and prompts that render `<t={t_query}>` therefore make the interval slice
+answerable by copying the timestamp. Interval is 9.92% of the benchmark. The gold
+subgraphs are unaffected — this is a protocol defect, not an annotation defect.
+
+**Do not render the time tag on interval questions, and do not read interval
+EM = 1.000 as a capability result.** Full detail, scope per split, and the
+corrected protocol are in `v1.0.1-addendum.md`.
+
+**Naturalness ratings are not reliable between annotators** and should not be used
+as a quality signal; see the paper's Human Validation section.
+
+## Provenance and licence
+
+Built from `tkgl-smallpedia` in [TGB 2.0](https://arxiv.org/abs/2406.09639)
+(Gastinger et al., NeurIPS 2024 Datasets and Benchmarks), which is derived from
+Wikidata. Questions are generated algorithmically by an extended
+[TimelineKGQA](https://arxiv.org/abs/2501.04343) generator; gold, distractor and
+stale-fact subgraphs are built by deterministic graph procedures and then
+human-validated.
+
+**TempBench is released under [CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).**
+Attribution is the only condition: cite the paper below.
+
+What TempBench draws from upstream is Wikidata **structured data** — triples and
+entity labels — which is CC0, so nothing upstream imposes share-alike here. (TGB
+2.0's Appendix B lists `tkgl-smallpedia` under the "Wikidata License": CC0 for the
+property and lexeme namespaces, CC BY-SA for other text; TempBench uses the former.
+TGB's `tkgl-icews`, which carries a research/education-only licence, is **not** used
+here.) The question generation, subgraph construction, functional-negative flags and
+annotation protocol are this work's own contribution and are what CC BY 4.0 covers.
+
+This matches the paper itself, which is published open access under CC BY.
+
+## Citation
+
+```bibtex
+@inproceedings{caldarini2026tempbench,
+  title     = {{TempBench}: A Temporal Knowledge-Graph QA Benchmark with
+               Per-Question Gold Subgraphs and Retrieval-Quality Metrics},
+  author    = {Caldarini, Guendalina},
+  booktitle = {Proceedings of the 35th ACM International Conference on
+               Information and Knowledge Management (CIKM '26)},
+  year      = {2026},
+  doi       = {10.1145/3799682.3840181}
+}
+```
+
+Dataset DOI: `DOI-TODO` — request one from the repository Settings after the first
+push, then update this line, the paper's `tempbench-data` bib entry, and the
+`v1.0.1-addendum.md` header, which still names the old DOI.

annotation/SAMPLE_MANIFEST.md

@@ -0,0 +1,26 @@
+# Validation sample manifest
+
+- Drawn from the **test split** of `outputs/benchmark/benchmark_labelled.jsonl`
+- Seed **20260810**, strata {'1hop': 50, '2hop': 50, '3plus': 20}, **120 items**
+- **Excludes all 500 questions annotated in the 500-question IAA pilot** — zero overlap asserted at generation. This matters because one of the two raters worked that pilot; an item they have already labelled cannot yield an independent second judgment.
+- Strata rebalanced 50/50/20 (was 40/40/40): the pilot had consumed 100 of the only 143 3-hop test questions, leaving 43 unseen. Drawing 40 would have exhausted the stratum for any future round.
+- Both raters receive the **same** items in the **same** order; label
+  independently and blind. **Neither rater is an author.**
+- ⚠️ Disclose in the paper: one rater participated in the pilot's collaborative calibration round, so agreement partly reflects shared calibration rather than guideline clarity alone.
+
+| complexity | operator | n |
+|---|---|---|
+| 1hop | before_after | 13 |
+| 1hop | interval | 13 |
+| 1hop | point_in_time | 12 |
+| 1hop | sequence | 12 |
+| 2hop | before_after | 13 |
+| 2hop | interval | 13 |
+| 2hop | point_in_time | 12 |
+| 2hop | sequence | 12 |
+| 3plus | before_after | 6 |
+| 3plus | interval | 2 |
+| 3plus | point_in_time | 6 |
+| 3plus | sequence | 6 |
+
+Regenerate with `python code/sample_validation_120.py` — deterministic.

annotation/annotation-guidelines-IT.md

@@ -0,0 +1,750 @@
+> **Nota sulla traduzione.** Questo documento è la traduzione italiana di
+> `annotation-guidelines.md`. **In caso di qualsiasi discrepanza fa fede
+> l'originale inglese.** Tutti i valori delle etichette (`VALID`, `INVALID`,
+> `CORRECT`, `WRONG_DATE`, `NO_DATE`), i codici di errore (`AMB`, `UNANS`,
+> `WRONG_HOP`, `UNNATURAL`, `WRONG_ANS`), il flag `y`, i nomi delle colonne e i
+> nomi dei fogli (`Annotation`, `Instructions`) sono lasciati **deliberatamente
+> in inglese**: vanno digitati o cercati nel foglio di calcolo esattamente così
+> come compaiono qui. Anche il testo delle domande riportate come esempio resta
+> in inglese, perché le domande che annoterai sono in inglese e il giudizio
+> sulla loro formulazione dipende dalla forma inglese. I numeri conservano la
+> notazione dell'originale (virgola per le migliaia): `8,710` significa
+> ottomilasettecentodieci. La numerazione delle sezioni è identica
+> all'originale, così i due documenti si possono leggere affiancati.
+
+---
+
+# TempBench: linee guida per l'annotazione umana
+
+**Versione 1.1** | **Revisione: 10 agosto 2026** _(la v1.0 di aprile 2026
+descriveva un ciclo diverso e molto più ampio — vedi §1 per l'ambito attuale.)_
+
+> **EN / IT — questo pacchetto è bilingue.** L'originale inglese è
+> `annotation-guidelines.md`. Lavora con la versione che preferisci — entrambi
+> gli annotatori ricevono entrambe. **In caso di qualsiasi discrepanza prevale
+> la versione inglese**, e i valori delle etichette (`VALID`, `INVALID`, `AMB`,
+> `NO_DATE`, …) restano in inglese in entrambe, perché vanno digitati alla
+> lettera nel foglio di calcolo.
+>
+> _This packet is bilingual. The English original is `annotation-guidelines.md`.
+> In case of any discrepancy, the English version governs._
+
+---
+
+## 1. Introduzione e panoramica del compito
+
+### Che cos'è TempBench?
+
+TempBench è un dataset di benchmark per valutare il ragionamento temporale
+multi-hop su grafi di conoscenza (knowledge graph, KG) che evolvono nel tempo.
+Il benchmark completo contiene **8,710 domande** costruite a partire da Wikidata
+(il sottoinsieme tkgl-smallpedia), stratificate per complessità di ragionamento
+— a 1 salto (hop; una singola relazione), a 2 salti (catena di due relazioni) e
+a 3+ salti (tre o più) — e divise 70/10/20 in train/dev/test.
+
+**Stai annotando un campione di 120 domande dello split di test**, non l'intero
+benchmark. Il campione è stratificato per livello di complessità e per i quattro
+tipi di operatore temporale, ed esclude deliberatamente tutte le domande usate in
+un precedente ciclo di validazione.
+
+Ogni domanda è ancorata a uno specifico punto di interrogazione temporale (t_query), il che richiede ai sistemi di recuperare la risposta corretta così com'era in quel preciso momento. Questo distingue il benchmark dai benchmark di QA statica, perché richiede sia capacità di ragionamento multi-hop sia consapevolezza della validità temporale.
+
+### Il tuo compito di annotazione
+
+Ti stiamo chiedendo di **fare un controllo di qualità sulle domande del benchmark**, non di crearle. Il tuo ruolo è verificare che ogni domanda sia ben formata, risolvibile ed etichettata correttamente. In concreto, per ogni domanda esprimerai due giudizi indipendenti:
+
+1. **Validità della domanda** — è una domanda chiara, non ambigua, con una risposta corretta verificabile?
+2. **Validità temporale** — il punto di interrogazione temporale (t_query) è corretto e coerente con la domanda?
+
+Questo passaggio di controllo qualità è fondamentale. Anche piccoli errori nel benchmark (domande ambigue, timestamp sbagliati, conteggi di salti mal etichettati) possono introdurre rumore che degrada sia le prestazioni dei baseline sia l'analisi a valle. Sono i tuoi 120 giudizi, confrontati con quelli dell'altro annotatore, a permettere al paper di riportare una stima onesta dell'affidabilità delle etichette del benchmark.
+
+### Stime di tempo e carico di lavoro
+
+> **Ambito di *questo* ciclo: 120 domande.** _(Una versione precedente di questo
+> documento descriveva un programma da 1,500 domande / ~125 ore. Quello era il
+> piano originale e **non** è ciò che ti stiamo chiedendo di fare.)_
+
+Il tuo file contiene **120 domande**: 50 a un salto, 50 a due salti, 20 a tre o più salti.
+
+Il tempo di annotazione varia con la complessità:
+
+- **Domande a 1 salto:** ~2–3 minuti ciascuna → 50 item ≈ 2 ore
+- **Domande a 2 salti:** ~4–5 minuti ciascuna → 50 item ≈ 4 ore
+- **Domande a 3+ salti:** ~7–10 minuti ciascuna → 20 item ≈ 3 ore
+
+**In totale: circa 9 ore di annotazione, più un'ora circa per leggere questo
+documento — diciamo 10 ore.** Si divide comodamente in due o tre sessioni; non
+c'è alcun obbligo di farlo in un'unica passata, e farlo di fretta ne vanifica lo
+scopo.
+
+**Compenso:** questo lavoro è **non retribuito**. Non c'è una tariffa a domanda
+e non c'è alcun bonus legato all'accordo — deliberatamente, perché pagare per
+l'accordo distorcerebbe esattamente il numero che stiamo cercando di misurare.
+
+**Cosa ricevi in cambio:** un ringraziamento nominale nel paper (CIKM 2026,
+Roma). Per essere diretti sul perché si tratta di un ringraziamento e non di una
+co-autoria: la conferenza ha congelato la lista degli autori alla versione
+accettata e non sono ammesse aggiunte in fase di camera-ready, quindi la
+co-autoria non è qualcosa che possiamo offrire, a prescindere dai meriti. Se
+preferisci non essere nominato/a, dimmelo e ti ringrazieremo in forma anonima.
+
+**Come viene usato il tuo lavoro:** le etichette dei due annotatori vengono
+confrontate per produrre una statistica di accordo tra annotatori (κ di Cohen).
+Il paper dichiarerà esplicitamente che entrambi gli annotatori non sono autori,
+che le due passate sono state cieche e indipendenti, e che il lavoro non è stato
+retribuito.
+
+---
+
+## 2. Interfaccia di annotazione
+
+**Non c'è alcun portale web — lavori in un foglio di calcolo.** Ti è stata
+inviata una cartella di lavoro (workbook), `rater_A_validation_120.xlsx` oppure
+`rater_B_validation_120.xlsx` (120 righe; i due file contengono gli **stessi
+item nello stesso ordine**).
+
+Aprila in Excel, LibreOffice o Google Sheets, compila una riga per domanda e
+**restituiscila in formato `.xlsx`** — per favore mantieni il formato della
+cartella di lavoro invece di esportare in CSV o di incollare i dati in un altro
+strumento. Le colonne dei giudizi sono a tendina, e il salvataggio in CSV le
+elimina: le etichette tornano indietro digitate a mano e vanno normalizzate
+manualmente prima di poter essere confrontate.
+
+> **⚠️ Compila il foglio `Annotation`, non il foglio `Instructions`.** La
+> cartella di lavoro ha due schede; la seconda contiene i dati. Le colonne
+> grigie sono quelle già fornite — per favore lasciale come sono. Le colonne
+> gialle sono le tue. Le colonne dei giudizi sono a tendina: scegli dall'elenco
+> invece di digitare, così le etichette restano leggibili dal codice.
+
+> **Lavora in autonomia.** I due annotatori hanno file identici di proposito: il
+> senso di questo ciclo è misurare quanto due persone concordano *senza*
+> consultarsi. Per favore non discutere i singoli item con l'altro annotatore e
+> non confrontare i file finché entrambi non sono stati restituiti.
+
+Ogni riga ti arriva con questi campi già compilati:
+
+| Colonna | Contenuto |
+|---|---|
+| `row` | 1–120, l'ordine in cui lavori |
+| `question_id` | Identificatore univoco, es. `q_004664` |
+| `question` | La domanda in linguaggio naturale — è questo che valuti |
+| `t_query` | Il punto di riferimento temporale rispetto al quale la domanda è posta |
+| `stated_answer` | La risposta registrata dal benchmark — sei tu a giudicare se è giusta |
+| `stated_hops` | Il numero di salti dichiarato dal benchmark: `1`, `2` o `3+`. **È questo il riferimento rispetto a cui si valuta `WRONG_HOP`** — conta le relazioni che la domanda richiede davvero e confronta |
+| `supporting_chain` | La catena di evidenze di riferimento, una riga per salto, nel formato `subject -[relation]-> object (years)` (soggetto, relazione, oggetto, anni di validità). È da qui che la risposta dovrebbe discendere — usala per verificare `stated_answer` e per contare i salti |
+
+> **Due note su come leggere gli esempi svolti del §4.**
+> 1. Gli esempi stampano la catena in una **notazione compatta su una sola
+>    riga** (`a:REL→b:REL→c`) perché sono stati scritti prima che esistesse il
+>    foglio di calcolo. Il tuo file mostra le *stesse informazioni* un salto per
+>    riga, con gli anni di validità. Una cella a 1 salto si presenta così:
+>
+>    ```
+>    Daniel Kahneman -[employer]-> University of British Columbia (1983)
+>    ```
+>
+>    e una cella a 2 salti così — **due righe dentro un'unica cella**, dove
+>    l'oggetto del primo salto diventa il soggetto del secondo:
+>
+>    ```
+>    Leo Königsberger -[doctoral student]-> Karl Bopp (1902)
+>    Karl Bopp -[doctoral advisor]-> Moritz Cantor (1902)
+>    ```
+>
+>    Conta le righe per verificare `stated_hops`. Se una cella sembra avere una
+>    riga sola ma te ne aspetti di più, allarga la riga aumentandone l'altezza —
+>    Excel nasconde il resto.
+> 2. Gli esempi mostrano anche una riga **"Supporting Facts"** di prosa
+>    esplicativa (in questa traduzione è indicata come **Fatti di supporto**).
+>    **Il tuo file non ce l'ha** — la tua evidenza è la catena.
+>    Ovunque queste linee guida dicano di verificare qualcosa "rispetto ai fatti
+>    di supporto", leggi **rispetto a `supporting_chain`**.
+
+**Colonne che compili tu:**
+
+1. `judgment_A_validity` — `VALID` oppure `INVALID`
+2. `error_code_if_invalid` — se INVALID: `AMB`, `UNANS`, `WRONG_HOP`, `UNNATURAL` o `WRONG_ANS`
+3. `judgment_B_temporal` — `CORRECT`, `WRONG_DATE` oppure `NO_DATE`
+4. `naturalness_1_to_5` — quanto la domanda sembra qualcosa che una persona
+   scriverebbe davvero. Valuta **solo la formulazione**, mai se la risposta è
+   corretta. Tutti e cinque i punti sono ancorati:
+
+   | | |
+   |---|---|
+   | **1** | A stento comprensibile; hai dovuto rileggerla per capire che cosa chiede |
+   | **2** | Comprensibile ma chiaramente prodotta da una macchina — possessivi impilati (`X's Y's Z`), formulazione da template |
+   | **3** | Goffa ma utilizzabile; una persona di fretta potrebbe scriverla così |
+   | **4** | Si legge in modo naturale, con una piccola rigidità o stranezza |
+   | **5** | Indistinguibile da una domanda che porrebbe una persona |
+
+   Lunga non vuol dire innaturale: una domanda a 3 salti genuinamente complessa
+   può essere un 4 o un 5 se la formulazione è pulita.
+5. `low_confidence` — metti `y` se non sei sicuro/a, altrimenti lascia vuoto
+6. `notes` — testo libero facoltativo per i casi limite
+
+Hai un dubbio su un item? Metti `low_confidence = y`, aggiungi una nota e vai
+avanti. **Non arrovellarti**: gli item segnalati vengono rivisti a parte, e un
+"non sono sicuro/a" rapido e onesto è più utile di un tentativo lento.
+
+---
+
+## 2a. Niente assistenza AI — leggi qui, questo punto conta davvero
+
+**Non usare ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini o qualunque altro assistente AI per
+produrre o controllare queste etichette.** Né per i giudizi, né per verificare se
+un fatto è vero, né per scrivere le note.
+
+Non è una preferenza generica di policy. Questo benchmark esiste per misurare se
+i sistemi di AI recuperano correttamente evidenza temporalmente valida. Se si usa
+l'output di un'AI per validarlo, la validazione finisce per misurare lo stesso
+sistema che dovrebbe controllare, e il risultato non vale nulla — il paper
+starebbe riportando una macchina che è d'accordo con sé stessa. Un giudizio umano
+incerto qui vale *molto* di più di un giudizio automatico sicuro di sé.
+
+Cercare direttamente su Wikipedia o su Wikidata va benissimo, anzi è
+incoraggiato. Usare un **motore di ricerca** va bene. Chiedere a un **chatbot**
+no.
+
+**Per favore conferma nella tua risposta, quando restituisci il file:**
+
+> "Ho completato questa annotazione senza usare assistenti AI, e i giudizi sono
+> miei."
+>
+> ("I completed this annotation without using AI assistants, and the judgments
+> are my own.")
+
+Due note pratiche, così questo non resta solo un sistema basato sulla fiducia:
+- Un piccolo numero di item nel tuo file sono **domande volutamente difettose,
+  inserite di proposito** come controlli di attenzione (attention check). Servono
+  a confermare che il compito è stato svolto con attenzione, non a metterti in
+  difficoltà.
+- Per favore **annota all'incirca quando inizi e quando finisci** ogni sessione
+  di lavoro (basta una riga nella tua risposta — "martedì sera, ~1h, righe
+  1–40"). I tempi per item aiutano a distinguere il lavoro accurato dal lavoro
+  frettoloso, e tutelano te tanto quanto tutelano i dati.
+
+---
+
+## 3. Il compito di annotazione vero e proprio
+
+Il tuo compito di annotazione prevede due giudizi indipendenti ma complementari. Per ogni domanda, esprimili in questo ordine.
+
+### Giudizio A: validità della domanda
+
+Chiediti: **è una domanda ben formata e risolvibile, che richiede il numero di salti dichiarato e che ha una risposta corretta unica e verificabile al t_query?**
+
+**VALID** — scegli questa opzione se:
+
+- La domanda è grammaticalmente chiara e non ambigua
+- La domanda chiede una risposta singola e ben definita (non più risposte possibili)
+- Il numero di salti dichiarato corrisponde alla complessità del ragionamento richiesto
+- La risposta di riferimento (gold answer) è corretta data la catena di supporto nel KG al t_query dichiarato
+- La domanda non dipende da informazioni odierne che non erano vere al t_query
+
+**INVALID** — scegli uno di questi codici di errore se la domanda non soddisfa uno dei criteri qui sopra:
+
+| Codice di errore | Definizione | Esempio |
+|------------|-----------|---------|
+| **AMB** | **Ambigua** — al t_query esistono più risposte valide | "Who was the leader of Germany in 2010?" (potrebbe essere Merkel, ma il suo titolo è cambiato nel tempo; troppo vago) |
+| **UNANS** | **Senza risposta** — al t_query non esiste alcuna risposta in Wikidata | "What was the stock price of Company X on 1980-01-01?" (i dati storici sui prezzi azionari non sono presenti in Wikidata in modo affidabile) |
+| **WRONG_HOP** | **Etichetta sbagliata sul numero di salti** — il ragionamento effettivamente richiesto è diverso da quello dichiarato dall'etichetta | Domanda etichettata "2 salti" ma che per rispondere ne richiede solo 1 |
+| **UNNATURAL** | **Grammaticalmente innaturale o incomprensibile** — la domanda è difficile da interpretare o usa una formulazione goffa | "What did person X have entity Y relation-wise in 2005?" (poco chiara, sgrammaticata) |
+| **WRONG_ANS** | **La risposta di riferimento è sbagliata** — la risposta fornita non corrisponde alla catena nel KG oppure non risponde alla domanda | La domanda chiede "Who won?" ma la risposta di riferimento indica il secondo classificato |
+
+Per ogni domanda, seleziona il **codice di errore principale** — il problema più rilevante. (Una domanda può avere più problemi: segnala quello più critico.)
+
+### Giudizio B: validità temporale
+
+Chiediti: **il t_query dichiarato è corretto e coerente con quello che la domanda sta chiedendo?**
+
+**CORRECT** — scegli questa opzione se:
+
+- Il timestamp t_query corrisponde all'ancora temporale della domanda (es. "in 2008" → t_query = 2008-XX-XX è ragionevole)
+- Per domande senza un anno esplicito ma che chiedono di uno stato o di un ruolo (es. "Who was CEO in the year X?"), il t_query è fissato a una data valida all'interno di quell'anno
+- Per i "fatti stabili" (stale fact, cioè fatti che restano validi fino a oggi, come "è nato/a…"), il t_query è impostato in modo appropriato e la risposta viene recuperata correttamente in quel punto
+
+**WRONG_DATE** — scegli questa opzione se:
+
+- Il t_query non è allineato con l'ancora temporale della domanda (es. la domanda dice "in 2015" ma t_query = 2010-01-01)
+- Il timestamp è sfasato in modo significativo (per gli eventi sensibili al tempo contano i giorni, mentre nelle interrogazioni storiche uno scarto di un mese è di norma accettabile; usa il tuo giudizio)
+- Il t_query è successivo al momento in cui il fatto ha smesso di essere valido (es. si chiede del ruolo di CEO di qualcuno a una data in cui aveva già lasciato l'incarico)
+
+**NO_DATE** — scegli questa opzione se:
+
+- La domanda non ha alcuna ancora temporale e non dovrebbe stare in un benchmark temporale (es. "Who founded Company X?" senza alcun riferimento temporale)
+- Il t_query è mancante o non valorizzato (errore di inserimento dati)
+
+---
+
+## 4. Esempi svolti
+
+I sei esempi dettagliati che seguono (due per livello di complessità) illustrano annotazioni corrette e scorrette.
+
+### Esempio 1a: 1 salto — VALID
+
+| Campo | Valore |
+|-------|-------|
+| **ID domanda** | tgb-001-1hop-001 |
+| **Domanda** | Who was the mayor of Paris in 2010? |
+| **t_query** | 2010-06-15 |
+| **Numero di salti dichiarato** | 1 |
+| **Risposta di riferimento** | Bertrand Delanoë |
+| **Catena di supporto nel KG** | paris:MAYOR→bertrand_delanoë (2001-2014) |
+| **Fatti di supporto** | Bertrand Delanoë è stato sindaco di Parigi dal 2001 al 2014. |
+
+**Decisione di annotazione:**
+
+- **Giudizio A (validità):** `VALID`
+  - La domanda è chiara e non ambigua.
+  - Chiede una singola entità (il sindaco) in un momento preciso.
+  - Il numero di salti è corretto: 1 salto (paris → mayor → persona).
+  - La risposta di riferimento (Bertrand Delanoë) è corretta al t_query.
+  - La domanda è naturale e risolvibile.
+
+- **Giudizio B (validità temporale):** `CORRECT`
+  - La domanda specifica il 2010; il t_query è fissato a giugno 2010.
+  - Bertrand Delanoë è stato sindaco per tutto il 2010 (in carica dal 2001 al 2014).
+  - Il timestamp rientra nell'intervallo di validità.
+
+---
+
+### Esempio 1b: 1 salto — INVALID
+
+| Campo | Valore |
+|-------|-------|
+| **ID domanda** | tgb-001-1hop-002 |
+| **Domanda** | Who is the current mayor of Paris? |
+| **t_query** | 2020-01-15 |
+| **Numero di salti dichiarato** | 1 |
+| **Risposta di riferimento** | Anne Hidalgo |
+| **Catena di supporto nel KG** | paris:MAYOR→anne_hidalgo (2014-present) |
+| **Fatti di supporto** | Anne Hidalgo è diventata sindaca di Parigi nel 2014 ed è l'attuale sindaca. |
+
+**Decisione di annotazione:**
+
+- **Giudizio A (validità):** `INVALID` — Codice di errore: `AMB`
+  - La domanda usa "is the current mayor", un'ancora temporale *relativa*: punta ad "adesso", non a un punto storico fisso.
+  - Quale "adesso"? Letta rispetto a `t_query` (2020) la risposta è Anne Hidalgo; letta come "oggi" è chiunque ricopra la carica nel momento in cui la domanda viene posta. **La domanda ammette più di una risposta difendibile**, ed è esattamente il criterio di `AMB`.
+  - **Attenzione al codice.** Questo *non* è `UNNATURAL`: la frase è perfettamente grammaticale e suona come qualcosa che una persona direbbe davvero. `UNNATURAL` riguarda le formulazioni che un parlante fluente non produrrebbe. Valuta le due cose separatamente — una domanda può essere scorrevole e ambigua allo stesso tempo, e questa lo è.
+  - **Correzione:** riformularla come "Who was the mayor of Paris in 2020?" per fissare il riferimento temporale.
+
+- **Giudizio B (validità temporale):** `CORRECT`
+  - `t_query` = 2020 è una data valida e Anne Hidalgo era effettivamente sindaca allora, quindi il *timestamp* è giusto.
+  - **I due giudizi sono indipendenti.** Una domanda può fallire il Giudizio A e superare comunque il Giudizio B — registra quello che vedi davvero in ciascuno dei due, e non lasciare che un verdetto si trascini dietro l'altro.
+
+---
+
+### Esempio 2a: 2 salti — VALID
+
+| Campo | Valore |
+|-------|-------|
+| **ID domanda** | tgb-002-2hop-001 |
+| **Domanda** | Who was the spouse of the CEO of Microsoft in 1998? |
+| **t_query** | 1998-06-15 |
+| **Numero di salti dichiarato** | 2 |
+| **Risposta di riferimento** | Melinda Gates |
+| **Catena di supporto nel KG** | microsoft:HAS_CEO→bill_gates:SPOUSE→melinda_gates |
+| **Fatti di supporto** | Bill Gates è stato CEO di Microsoft dal 1975 al 2000. Bill Gates ha sposato Melinda French nel 1994 ed è rimasto sposato per tutto il 1998. |
+
+**Decisione di annotazione:**
+
+- **Giudizio A (validità):** `VALID`
+  - La domanda è chiara e chiede una risposta singola e ben definita.
+  - Il numero di salti è corretto: 2 salti.
+  - La risposta di riferimento è corretta: Melinda Gates era sposata con Bill Gates, che era CEO nel 1998.
+
+- **Giudizio B (validità temporale):** `CORRECT`
+  - t_query=1998-06-15 è allineato con "in 1998" della domanda.
+  - Bill Gates era CEO in quel momento, e Melinda era sua moglie.
+
+---
+
+### Esempio 2b: 2 salti — INVALID
+
+| Campo | Valore |
+|-------|-------|
+| **ID domanda** | tgb-002-2hop-002 |
+| **Domanda** | What country was the birthplace of the spouse of the CEO of Apple in 2005? |
+| **t_query** | 2005-06-15 |
+| **Numero di salti dichiarato** | 2 |
+| **Risposta di riferimento** | United States |
+| **Catena di supporto nel KG** | apple:HAS_CEO→steve_jobs:SPOUSE→laurene_powell:BIRTHPLACE→united_states |
+| **Fatti di supporto** | Steve Jobs era CEO di Apple nel 2005. Steve Jobs ha sposato Laurene Powell nel 1991. Laurene Powell è nata negli Stati Uniti. |
+
+**Decisione di annotazione:**
+
+- **Giudizio A (validità):** `INVALID` — Codice di errore: `WRONG_HOP`
+  - La domanda chiede il luogo di nascita del coniuge di Steve Jobs.
+  - La catena è: Apple → CEO (Steve Jobs) → coniuge (Laurene Powell) → luogo di nascita (Stati Uniti).
+  - In realtà sono **3 salti**, non 2 come indicato dall'etichetta.
+  - Il numero di salti dichiarato è sbagliato.
+
+- **Giudizio B (validità temporale):** `CORRECT`
+  - t_query=2005-06-15 è allineato con l'ancora temporale della domanda (2005).
+  - Steve Jobs era CEO in quel momento.
+
+---
+
+### Esempio 3a: 3+ salti — VALID
+
+| Campo | Valore |
+|-------|-------|
+| **ID domanda** | tgb-003-3hop-001 |
+| **Domanda** | In what year was the employer of the winner of the 1992 Nobel Prize in Physics founded? |
+| **t_query** | 1992-12-10 |
+| **Numero di salti dichiarato** | 3+ |
+| **Risposta di riferimento** | 1954 |
+| **Catena di supporto nel KG** | nobel_physics_1992:AWARDED_TO→georges_charpak:EMPLOYER→cern:INCEPTION→1954 |
+| **Fatti di supporto** | Georges Charpak è stato l'unico vincitore del premio Nobel per la fisica del 1992. Lavorava al CERN. Il CERN è stato fondato nel 1954. |
+
+**Decisione di annotazione:**
+
+- **Giudizio A (validità):** `VALID`
+  - La domanda è lunga ma grammaticalmente sensata e chiede una sola risposta ben definita (un anno).
+  - **La catena risponde alla domanda che è stata effettivamente posta.** Ripercorrila: premio → vincitore → datore di lavoro → anno di fondazione. Ogni salto è un salto che la domanda richiede, e il punto di arrivo (1954) è la risposta di riferimento.
+  - `stated_answer` (1954) è esattamente il punto in cui la catena si chiude. **Controllalo ogni volta:** se la risposta dichiarata e `supporting_chain` sono in disaccordo, il codice è `WRONG_ANS`, per quanto plausibile possa sembrare la risposta presa da sola.
+  - Il vincitore non è ambiguo: il Nobel per la fisica del 1992 è stato assegnato a una sola persona. **Se il premio fosse stato condiviso**, "the winner" avrebbe più di un referente possibile e la domanda sarebbe `AMB`.
+  - Il numero di salti 3+ è corretto: si percorrono tre relazioni.
+
+- **Giudizio B (validità temporale):** `CORRECT`
+  - `t_query` = 1992-12-10 corrisponde all'ancora della domanda (1992).
+  - Nota che l'ancora fissa *quale vincitore* è oggetto della domanda, non l'anno di fondazione — la data di fondazione del CERN non cambia al variare di `t_query`.
+
+---
+
+### Esempio 3b: 3+ salti — INVALID
+
+| Campo | Valore |
+|-------|-------|
+| **ID domanda** | tgb-003-3hop-002 |
+| **Domanda** | What is the nationality of the child of the colleague of the mentor of the researcher who published a paper on topic X in 2015? |
+| **t_query** | 2015-06-15 |
+| **Numero di salti dichiarato** | 3+ |
+| **Risposta di riferimento** | [Non chiaramente specificata] |
+| **Catena di supporto nel KG** | [Catena complessa e poco chiara, con più relazioni non definite] |
+| **Fatti di supporto** | Un ricercatore ha pubblicato sul tema X nel 2015... [dettagli vaghi] |
+
+**Decisione di annotazione:**
+
+- **Giudizio A (validità):** `INVALID` — Codice di errore: `UNNATURAL`
+  - La domanda è estremamente contorta e difficile da interpretare.
+  - Le relazioni non sono ben definite (che cosa conta come "colleague"? quanti livelli di mentorship?).
+  - La risposta di riferimento è vaga o poco chiara.
+  - Anche se tecnicamente potrebbe esistere una catena di ragionamento, la domanda non è risolvibile in modo naturale senza chiarimenti sostanziali.
+
+- **Giudizio B (validità temporale):** `CORRECT` (ma irrilevante, dato il giudizio INVALID)
+  - Il t_query è allineato con l'anno della domanda (2015), ma è una questione secondaria.
+
+---
+
+## 5. Casi limite e regole di decisione
+
+Questa sezione codifica le regole per i casi limite specifici che è probabile ti capitino.
+
+### Alias di entità
+
+**Situazione:** una domanda si riferisce a un'entità con un nome (es. "Deutsche Bank") mentre il KG usa un alias diverso (es. "Deutsche Bank AG").
+
+**Regola:** trattale come la **stessa entità**. Non segnare INVALID per questo motivo. Gli alias sono normali in Wikidata e nei grafi di conoscenza. Se la catena di supporto si riferisce chiaramente alla stessa entità, la domanda è valida.
+
+**Esempio:**
+- Domanda: "Who was the CEO of Deutsche Bank in 2010?"
+- Il KG usa: "Deutsche Bank AG"
+- **Giudizio:** VALID — i nomi si riferiscono alla stessa organizzazione.
+
+---
+
+### Timestamp impliciti
+
+**Situazione:** una domanda contiene un riferimento temporale che non è una data precisa (es. "during the financial crisis", "after the Cold War", "in the 1990s").
+
+**Regola:** verifica che il t_query sia **ragionevole e coerente** con l'ancora temporale implicita.
+
+- Se il t_query cade chiaramente all'interno del periodo storico a cui si fa riferimento, segna `CORRECT`.
+- Se il t_query è precedente al periodo o ben successivo, segna `WRONG_DATE`.
+- Se l'ancora implicita è troppo vaga per essere fissata a una data precisa (es. "in recent times"), segna `NO_DATE`.
+
+**Esempio:**
+- Domanda: "Who was the CEO of Lehman Brothers at the onset of the financial crisis?"
+- t_query: 2008-08-15
+- La crisi finanziaria è esplosa davvero a settembre 2008, quindi il 15 agosto è leggermente in anticipo ma ragionevole (la crisi si stava già preparando). Segna `CORRECT`.
+
+---
+
+### Fatti tuttora validi (stale fact)
+
+**Situazione:** un fatto che resta valido "fino a oggi" (es. "Barack Obama è nato nel 1961"). Il KG lo segna con `t_end = present` oppure `t_end = null`.
+
+**Regola:** questi fatti sono validi per **qualsiasi t_query fino al limite di
+copertura del grafo di partenza, che è il 2024** (il benchmark è costruito su
+uno snapshot di Wikidata che copre il periodo 1900–2024). Sono i cosiddetti
+"stale fact" — una volta veri, veri per sempre (es. date di nascita, eventi
+storici).
+
+- Se il t_query è pari o precedente al 2024 e il fatto è registrato come tuttora in corso, segna `CORRECT`.
+- Se il t_query è successivo al 2024, il grafo non può garantire quel fatto — segna `WRONG_DATE`.
+
+> **Una nota sul termine.** Qui "stale fact" significa *permanentemente valido*
+> — un nome infelice, e altrove in questo progetto la stessa espressione indica
+> il contrario (un fatto che *era* vero ma è superato al momento
+> dell'interrogazione). In questo documento indica sempre il tipo permanente.
+
+**Esempio:**
+- Domanda: "In what year was Malala Yousafzai born?"
+- t_query: 2015-01-01 (o qualsiasi data passata)
+- Risposta di riferimento: 1997
+- Fatto nel KG: nata il 1997-07-12 (segnato come permanente/immutabile)
+- **Giudizio:** VALID e `CORRECT` — la nascita è uno stale fact, valido a qualsiasi t_query.
+
+---
+
+### Più ruoli in contemporanea
+
+**Situazione:** una persona ricopriva più ruoli nello stesso momento (es. "la persona X nel 2008 era sia CEO sia presidente del consiglio di amministrazione"). La domanda chiede di uno dei ruoli, e la risposta lo soddisfa.
+
+**Regola:** segna **VALID** se la risposta soddisfa correttamente la domanda, **anche se erano validi anche altri ruoli**.
+
+**Esempio:**
+- Domanda: "Who was the CEO of Company X in 2008?"
+- Il KG mostra: la persona Y nel 2008 era CEO *e* presidente del consiglio di amministrazione.
+- Risposta di riferimento: persona Y
+- **Giudizio:** VALID — la persona Y era effettivamente CEO nel 2008, anche se ricopriva pure un'altra carica.
+
+---
+
+### Relazioni di successione e vincoli
+
+**Situazione:** una domanda contiene un vincolo del tipo "before X became Y" oppure "after Z left position W". Il t_query e la risposta devono rispettare questo ordinamento temporale.
+
+**Regola:** verifica che il t_query **non violi** il vincolo temporale. Se lo viola, segna `WRONG_DATE`.
+
+**Esempio:**
+- Domanda: "Who was the CEO of Microsoft before Steve Ballmer became CEO?"
+- Vincolo: il t_query deve essere precedente alla data di inizio di Ballmer (che è gennaio 2000).
+- Se t_query = 1999-06-15 e la risposta di riferimento è Bill Gates, il giudizio è `CORRECT`.
+- Se t_query = 2005-06-15 (dopo il subentro di Ballmer), il giudizio è `WRONG_DATE`.
+
+---
+
+### Domande basate su eventi e domande basate su stati
+
+**Situazione:** alcune domande riguardano eventi ("When did X win the election?"), altre riguardano stati ("Who was in office in year Y?"). Richiedono tipi di risposta diversi.
+
+**Regola:** entrambi i tipi sono **validi**. Distinguili, ma non penalizzare una domanda basata su uno stato per il fatto di essere tale, né viceversa.
+
+**Esempio:**
+- Domanda A: "When did John Smith become mayor of Boston?" (evento)
+  - Tipo di risposta: data
+  - Chiede uno specifico punto di transizione.
+
+- Domanda B: "Who was the mayor of Boston in 1990?" (stato)
+  - Tipo di risposta: nome di persona
+  - Chiede un'istantanea in un momento nel tempo.
+
+Entrambe sono valide per un benchmark di QA temporale.
+
+---
+
+### Fatti retroattivi e premi postumi
+
+**Situazione:** un fatto viene assegnato retroattivamente (es. un premio conferito postumo, la riassegnazione storica di un ruolo).
+
+**Regola:** sono **casi limite**. Segna la domanda come `VALID` ma **usa il campo note a testo libero** per segnalarne la natura retroattiva. Questo aiuta l'analisi a valle a capire perché la catena può apparire anomala.
+
+**Esempio:**
+- Domanda: "Who won the 2005 Fields Medal?" (non è un anno reale di assegnazione della Medaglia Fields, ma serve da illustrazione)
+- Risposta di riferimento: il matematico Z (deceduto nel 2010)
+- È valida perché la risposta era determinabile al t_query=2005, anche se una commemorazione o un riconoscimento ufficiale successivo è avvenuto postumo.
+- **Giudizio:** VALID, e aggiungi una nota: "Premio retroattivo (se applicabile)."
+
+---
+
+### Domande senza risposta determinabile in Wikidata
+
+**Situazione:** la domanda è ben formata e chiara, ma Wikidata semplicemente non contiene l'informazione necessaria per rispondere al t_query.
+
+**Regola:** segna `INVALID` con il codice di errore **UNANS** (senza risposta).
+
+**Esempio:**
+- Domanda: "What was the closing stock price of Microsoft on January 1, 1990?"
+- Wikidata non contiene in modo affidabile dati storici sui prezzi azionari.
+- **Giudizio:** INVALID — UNANS. La domanda è naturale e chiara, ma il dato non esiste nel KG.
+
+---
+
+## 6. Standard di qualità e accordo
+
+### A che cosa serve il numero di accordo
+
+Le tue etichette e quelle dell'altro annotatore vengono confrontate per produrre
+una statistica di accordo tra annotatori, che il paper riporta come prova del
+fatto che le etichette del benchmark sono affidabili.
+
+**Deliberatamente non indicato qui: il livello di accordo che ci auguriamo.**
+Conoscere l'obiettivo ti darebbe un motivo, per quanto inconsapevole, di provare
+a indovinare che cosa direbbe l'altro annotatore invece di registrare quello che
+pensi davvero — che è precisamente ciò che la statistica dovrebbe misurare. Un
+disaccordo genuino fra due lettori attenti è un risultato utile; un accordo
+fabbricato perché entrambi puntate a un numero non lo è.
+
+Quindi: giudica ogni item per quello che è, segnala l'incertezza con onestà, e
+lascia che il numero sia quello che è.
+
+### Protocollo di doppia annotazione
+
+**Tutte le domande di questo ciclo sono annotate in doppio.** Entrambi gli
+annotatori ricevono gli stessi identici 120 item, e il confronto fra i due
+insiemi di etichette è l'accordo tra annotatori (inter-annotator agreement, IAA)
+che il paper riporta. Non c'è alcun sottoinsieme nascosto e non c'è nulla di
+selezionato per un esame particolare — la misurazione è l'intero file.
+
+Lavora al tuo standard abituale dall'inizio alla fine. L'unica cosa che conta è
+che i giudizi siano **tuoi**: per favore non discutere i singoli item con l'altro
+annotatore e non confrontare i file finché entrambi non sono stati restituiti.
+
+### Gestione dell'incertezza
+
+Se non sei sicuro/a di un giudizio, **non tirare a indovinare**. Invece:
+
+1. Metti `y` nella colonna `low_confidence`.
+2. Scrivi una breve nota nella colonna `notes` spiegando che cosa non è chiaro (es. "La catena di supporto sembra avere due possibili terminazioni; non è chiaro quale sia quella principale").
+3. Passa alla domanda successiva.
+
+I flag di incertezza sono utili per individuare domande che potrebbero aver bisogno di chiarimenti o di essere riscritte. **Non** vengono penalizzati: l'incertezza è preferibile agli errori espressi con sicurezza.
+
+### Escalation e domande
+
+Se ti imbatti in una domanda che secondo te ha un errore di fondo, o se ti serve un chiarimento sulle linee guida, **non dedicarci troppo tempo**. Metti `y` in `low_confidence`, scrivi in `notes` che cosa non va, e vai avanti. Le righe segnalate vengono riviste a parte.
+
+**Per domande durante l'annotazione:** rispondi alla email con cui ti è stato
+inviato questo documento. ⚠️ Tieni presente che sarò **via dall'11 al 17 agosto
+senza computer**, quindi i messaggi che arrivano in quella finestra non avranno
+risposta prima del 18. È esattamente per questo che la regola qui sopra conta: se
+qualcosa non è chiaro, metti `low_confidence = y`, aggiungi una nota e vai avanti
+invece di restare in attesa di una risposta. Gli item segnalati vengono rivisti a
+parte e non si perde nulla nel segnalarli.
+
+---
+
+## 7. Checklist per l'annotatore
+
+Usa questa checklist per **ogni domanda** prima di consegnare la tua annotazione.
+
+### Checklist pre-annotazione
+
+- [ ] Ho letto con attenzione il testo della domanda.
+- [ ] Ho capito che cosa chiede la domanda (tipo di entità, relazione, ancora temporale).
+- [ ] Ho letto `stated_answer` e `supporting_chain`.
+- [ ] Ho verificato se `supporting_chain` porta davvero a `stated_answer`.
+
+### Giudizio A: validità — checklist
+
+- [ ] La domanda è grammaticalmente chiara e naturale.
+- [ ] La domanda chiede una risposta singola e ben definita (non più risposte possibili).
+- [ ] Il numero di salti dichiarato corrisponde alla complessità del ragionamento.
+- [ ] `stated_answer` è corretta rispetto a `supporting_chain`.
+- [ ] La domanda non dipende da informazioni odierne non conoscibili al t_query.
+- [ ] Se sto segnando INVALID, ho selezionato l'unico codice di errore più rilevante.
+
+### Giudizio B: validità temporale — checklist
+
+- [ ] Il t_query è valorizzato (non mancante né null).
+- [ ] Il t_query corrisponde all'ancora temporale della domanda.
+- [ ] La risposta di riferimento è vera/valida al t_query (non prima né dopo).
+- [ ] Per i riferimenti temporali impliciti (es. "during the crisis"), ho verificato che il t_query sia ragionevole.
+- [ ] Ho selezionato uno tra: CORRECT, WRONG_DATE o NO_DATE.
+
+### Checklist su confidenza e note
+
+- [ ] Se avevo dei dubbi, ho messo `y` in `low_confidence` (lascia vuoto quando sei sicuro/a — non esiste una via di mezzo).
+- [ ] Se ho segnato `low_confidence`, ho aggiunto una nota che dice che cosa non era chiaro.
+- [ ] Se mi sono imbattuto/a in un caso limite (fatti retroattivi, alias, più ruoli), l'ho documentato in `notes`.
+
+### Checklist per singola domanda
+
+- [ ] `judgment_A_validity` compilato, più `error_code_if_invalid` se il verdetto è INVALID.
+- [ ] `judgment_B_temporal` compilato.
+- [ ] `naturalness_1_to_5` compilato.
+
+### Prima di restituire il file
+
+- [ ] Tutte le 120 righe hanno il Giudizio A, il Giudizio B e un punteggio di naturalezza.
+- [ ] Ho lavorato sul foglio **Annotation**, non sul foglio Instructions.
+- [ ] Non mi sono consultato/a con l'altro annotatore.
+- [ ] La mia risposta include la frase di conferma sul non uso di AI (§2a) e un'indicazione di massima di quando ho lavorato.
+
+---
+
+## 8. Glossario
+
+Questa sezione definisce i termini chiave usati in tutte le linee guida.
+
+**Entità di ancoraggio (Anchor Entity)**
+L'entità iniziale di una domanda multi-hop, da cui si percorrono le relazioni. In "Who was the spouse of the CEO of Microsoft in 1998?", l'entità di ancoraggio è Microsoft.
+
+**Componibilità (Composability)**
+La proprietà per cui ogni salto di una catena multi-hop si costruisce sul risultato precedente. Una domanda a 3 salti è componibile se ogni risultato intermedio (a 1 salto, a 2 salti) è un'entità valida e recuperabile.
+
+**Risposta di riferimento (Gold Answer)** — nel tuo foglio di calcolo è la
+colonna `stated_answer`. I due termini indicano la stessa cosa: "risposta di
+riferimento" è l'espressione che queste linee guida usano nella prosa,
+`stated_answer` è l'intestazione della colonna. Nota che il nome della colonna
+dice *stated* — dichiarata — e non *correct*: giudicare se **sia** corretta è il
+tuo compito.
+
+La risposta corretta a una domanda, quella assunta come verità di riferimento (ground truth), così come verificata dalla catena nel KG. Per esempio, se la domanda è "Who was the CEO of Apple in 2010?", la risposta di riferimento è "Steve Jobs".
+
+**Numero di salti (Hop Count)**
+Il numero di relazioni percorse nel KG per rispondere a una domanda. Una domanda a 1 salto richiede di percorrere un arco. Una domanda a 2 salti ne richiede due. Le catene di ragionamento multi-hop sono più complesse e richiedono di comporre più passaggi.
+
+**Accordo tra annotatori (Inter-Annotator Agreement, IAA)**
+Una misura statistica di quanto spesso due annotatori indipendenti esprimono lo stesso giudizio. Un accordo più alto indica che le etichette del benchmark sono chiare e non ambigue.
+
+**Catena multi-hop (Multi-Hop Chain)**
+Una sequenza di relazioni nel grafo di conoscenza che insieme rispondono a una domanda. Per esempio: Apple → (HAS_CEO) → Steve Jobs → (HAS_SPOUSE) → Laurene Powell è una catena a 2 salti che termina con il nome del coniuge.
+
+**Fatto stabile (Stale Fact)**
+Un fatto che, una volta stabilito, non cambia nel tempo — date di nascita, date
+di fondazione, eventi storici. Valido per qualsiasi t_query successivo al
+momento in cui il fatto è avvenuto **e pari o precedente al limite del 2024 del
+grafo** (vedi §5, che spiega anche perché il nome è fuorviante: qui significa
+*permanentemente valido*, il contrario di ciò che "stale" significa altrove in
+questo progetto).
+
+**Catena di supporto (Supporting Chain)**
+Il percorso attraverso il grafo di conoscenza (Wikidata) che giustifica la risposta di riferimento. Ti viene mostrato per la verifica e deve essere coerente con la domanda e con il t_query.
+
+**Fatti di supporto (Supporting Facts)**
+Prosa esplicativa che compare solo negli esempi svolti del §4. **Non è una
+colonna del tuo file** — la tua evidenza è `supporting_chain`. Dove queste linee
+guida dicono "fatti di supporto", leggi `supporting_chain`.
+
+**t_query**
+Il punto di interrogazione temporale — un timestamp preciso (es. 2008-06-15) al quale la domanda chiede la risposta. È la "fetta di tempo" interrogata.
+
+**Grafo di conoscenza temporale (Temporal Knowledge Graph)**
+Un grafo di conoscenza in cui i fatti sono associati a finestre di validità temporale (t_start, t_end). A differenza dei KG statici, i KG temporali tracciano esplicitamente quando i fatti sono veri, rendendo possibile un ragionamento consapevole del tempo.
+
+**Finestra di validità temporale (Temporal Validity Window)**
+L'intervallo di tempo durante il quale un fatto è vero. Per esempio, "Steve Jobs era CEO di Apple" ha una finestra temporale che va dal 1997 al 2011 (all'incirca). Le risposte vanno verificate rispetto a questa finestra.
+
+**Risposta non ambigua (Unambiguous Answer)**
+Una risposta singola e ben definita a una domanda, che non ha alternative concorrenti al t_query. Per esempio, "Who was the only mayor of Boston in 1995?" dovrebbe avere una risposta unica (o chiaramente nessuna, se c'è stato un interregno).
+
+**Validità (Validity)**
+La proprietà per cui una domanda è ben formata, chiara, risolvibile e ancorata al KG del benchmark. Le domande valide hanno risposte non ambigue e conteggi dei salti corretti.
+
+**Wikidata**
+Una grande base di conoscenza multilingue, redatta dalla comunità, che contiene fatti strutturati su entità (persone, organizzazioni, eventi ecc.) e sulle loro relazioni. TempBench è costruito a partire da un sottoinsieme chiamato tkgl-smallpedia.
+
+---
+
+## Conclusione
+
+Grazie per l'attenzione con cui annoterai queste domande. Il tuo lavoro è essenziale per costruire un benchmark di alta qualità, che verrà usato per valutare i sistemi di ragionamento temporale negli anni a venire. Lavora in modo sistematico, segnala i dubbi e non esitare a scrivere se hai domande.
+
+**In bocca al lupo, e grazie per la cura che ci metterai!**
+
+---
+
+**Versione del documento:** 1.1 | **Ultimo aggiornamento:** 10 agosto 2026

annotation/annotation-guidelines.md

@@ -0,0 +1,717 @@
+# TempBench: Human Annotation Guidelines
+
+**Version 1.1** | **Revised: 10 August 2026** _(v1.0 April 2026 described a
+different, much larger round — see §1 for the current scope.)_
+
+> **EN / IT — this packet is bilingual.** An Italian translation is included as
+> `annotation-guidelines-IT.md`. Work from whichever you prefer — both raters
+> receive both. **In case of any discrepancy, this English version governs**,
+> and the label values (`VALID`, `INVALID`, `AMB`, `NO_DATE`, …) stay in English
+> in both, because they are typed verbatim into the spreadsheet.
+>
+> _Questo pacchetto è bilingue: la traduzione italiana è in
+> `annotation-guidelines-IT.md`. In caso di discrepanza prevale la versione
+> inglese._
+
+---
+
+## 1. Introduction and Task Overview
+
+### What is TempBench?
+
+TempBench is a benchmark dataset for evaluating temporal multi-hop reasoning
+over evolving knowledge graphs. The full benchmark holds **8,710 questions**
+built from Wikidata (the tkgl-smallpedia subset), stratified by reasoning
+complexity — 1-hop (single relation), 2-hop (two-relation chain) and 3+-hop
+(three or more) — and split 70/10/20 into train/dev/test.
+
+**You are annotating a 120-question sample of the test split**, not the whole
+benchmark. The sample is stratified across complexity levels and the four
+temporal-operator types, and it deliberately excludes every question used in an
+earlier validation round.
+
+Each question is grounded in a specific temporal query point (t_query), requiring systems to retrieve the correct answer as it existed at that precise moment in time. This differs from static QA benchmarks by demanding both multi-hop reasoning capability and temporal validity awareness.
+
+### Your Annotation Task
+
+You are being asked to **quality-check the benchmark questions**, not to create them. Your role is to verify that each question is well-formed, answerable, and correctly labeled. Specifically, you will make two independent judgments for each question:
+
+1. **Question Validity** — Is this a clear, unambiguous question with a verifiable correct answer?
+2. **Temporal Validity** — Is the temporal query point (t_query) correct and consistent with the question?
+
+This quality-checking step is critical. Even small errors in the benchmark (ambiguous questions, incorrect timestamps, or mislabeled hop counts) can introduce noise that degrades both baseline performance and downstream analysis. Your 120 judgments, compared against the other rater's, are what let the paper report an honest reliability estimate for the benchmark's labels.
+
+### Time Estimates and Workload
+
+> **Scope of *this* round: 120 questions.** _(An earlier version of this
+> document described a 1,500-question / ~125-hour programme. That was the
+> original plan and it is **not** what you are being asked to do.)_
+
+Your file contains **120 questions**: 50 one-hop, 50 two-hop, 20 three-or-more-hop.
+
+Annotation time varies by complexity:
+
+- **1-hop questions:** ~2–3 minutes each → 50 items ≈ 2 hours
+- **2-hop questions:** ~4–5 minutes each → 50 items ≈ 4 hours
+- **3+-hop questions:** ~7–10 minutes each → 20 items ≈ 3 hours
+
+**Total: roughly 9 hours of annotation, plus about an hour to read this
+document — call it 10 hours.** It splits comfortably into two or three
+sittings; there is no requirement to do it in one pass, and rushing it defeats
+the point.
+
+**Payment:** this is **unpaid**. There is no per-question rate and no
+agreement-linked bonus — deliberately, since paying for agreement would bias
+exactly the number we are trying to measure.
+
+**What you receive instead:** a named acknowledgement in the paper (CIKM 2026,
+Rome). To be direct about why it is an acknowledgement rather than authorship —
+the conference has frozen the author list at the accepted version and no
+additions are permitted at camera-ready, so authorship is not something we are
+able to offer, whatever the merits. If you would rather not be named, say so
+and we will thank you anonymously instead.
+
+**How your work is used:** the two raters' labels are compared to produce an
+inter-annotator agreement statistic (Cohen's κ). The paper will state plainly
+that both raters are non-authors, that the passes were blind and independent,
+and that the work was uncompensated.
+
+---
+
+## 2. Annotation Interface
+
+**There is no web portal — you work in a spreadsheet.** You have been sent one
+workbook, `rater_A_validation_120.xlsx` or `rater_B_validation_120.xlsx`
+(120 rows; the two files contain the **same items in the same order**).
+
+Open it in Excel, LibreOffice or Google Sheets, fill one row per question, and
+**return it as `.xlsx`** — please keep the workbook format rather than
+exporting to CSV or pasting into another tool. The judgment columns are
+dropdowns, and saving to CSV throws them away; the labels then come back
+free-typed and have to be normalised by hand before they can be compared.
+
+> **⚠️ Fill in the `Annotation` sheet, not the `Instructions` sheet.** The
+> workbook has two tabs; the second one is the data. Grey columns are given —
+> please leave them as they are. Yellow columns are yours. The judgment columns
+> are dropdowns, so pick from the list rather than typing, which keeps the
+> labels machine-readable.
+
+> **Work independently.** The two raters have identical files on purpose: the
+> whole point of this round is to measure how far two people agree *without*
+> conferring. Please do not discuss items with the other rater, and do not
+> compare files, until both are returned.
+
+Each row arrives with these fields pre-populated:
+
+| Column | Content |
+|---|---|
+| `row` | 1–120, your working order |
+| `question_id` | Unique identifier, e.g. `q_004664` |
+| `question` | The natural-language question — this is what you evaluate |
+| `t_query` | The temporal reference point the question is asked "as of" |
+| `stated_answer` | The answer the benchmark records — you judge whether it is right |
+| `stated_hops` | The hop count the benchmark claims: `1`, `2` or `3+`. **This is what you check for `WRONG_HOP`** — count the relations the question actually requires and compare |
+| `supporting_chain` | The gold evidence chain, one line per hop, as `subject -[relation]-> object (years)`. This is what the answer is supposed to follow from — use it to verify `stated_answer` and to count hops |
+
+> **Two notes on reading the worked examples in §4.**
+> 1. They print the chain in a **compact one-line notation**
+>    (`a:REL→b:REL→c`) because they were written before the spreadsheet
+>    existed. Your file shows the *same information* one hop per line, with
+>    validity years. A 1-hop cell looks like this:
+>
+>    ```
+>    Daniel Kahneman -[employer]-> University of British Columbia (1983)
+>    ```
+>
+>    and a 2-hop cell like this — **two lines in the one cell**, the object of
+>    the first hop becoming the subject of the second:
+>
+>    ```
+>    Leo Königsberger -[doctoral student]-> Karl Bopp (1902)
+>    Karl Bopp -[doctoral advisor]-> Moritz Cantor (1902)
+>    ```
+>
+>    Count the lines to check `stated_hops`. If a cell looks like one line when
+>    you expect more, widen the row — Excel hides the rest.
+> 2. The examples also show a **"Supporting Facts"** row of explanatory prose.
+>    **Your file does not have one** — the chain is your evidence. Wherever
+>    these guidelines say to check something "against the supporting facts",
+>    read it as **against `supporting_chain`**.
+
+**Columns you fill in:**
+
+1. `judgment_A_validity` — `VALID` or `INVALID`
+2. `error_code_if_invalid` — if INVALID: `AMB`, `UNANS`, `WRONG_HOP`, `UNNATURAL`, or `WRONG_ANS`
+3. `judgment_B_temporal` — `CORRECT`, `WRONG_DATE`, or `NO_DATE`
+4. `naturalness_1_to_5` — how much the question reads like something a person
+   would actually write. Judge the **wording only**, never whether the answer is
+   right. All five points are anchored:
+
+   | | |
+   |---|---|
+   | **1** | Barely parseable; you had to re-read it to work out what is being asked |
+   | **2** | Understandable but clearly machine-made — stacked possessives, robotic template phrasing |
+   | **3** | Awkward but usable; a person might write this in a hurry |
+   | **4** | Reads naturally, with a small stiffness or oddity |
+   | **5** | Indistinguishable from a question a person would ask |
+
+   Long is not the same as unnatural: a genuinely complex 3-hop question can be
+   a 4 or 5 if the phrasing is clean.
+5. `low_confidence` — put `y` if unsure, leave blank otherwise
+6. `notes` — optional free text for edge cases
+
+Unsure about an item? Mark `low_confidence = y`, add a note, and move on. **Do
+not agonise** — flagged items are reviewed separately, and a fast honest
+"unsure" is more useful than a slow guess.
+
+---
+
+## 2a. No AI assistance — please read, this one matters
+
+**Do not use ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, or any other AI assistant to
+produce or check these labels.** Not for the judgments, not for looking up
+whether a fact is true, not for drafting notes.
+
+This is not a general policy preference. This benchmark exists to measure
+whether AI systems retrieve time-valid evidence correctly. If AI output is used
+to validate it, the validation measures the same system it is meant to check,
+and the result is worthless — the paper would be reporting a machine agreeing
+with itself. A human judgment that is uncertain is *far* more valuable here than
+a confident machine one.
+
+Searching Wikipedia or Wikidata directly is fine and encouraged. Using a
+**search engine** is fine. Asking a **chatbot** is not.
+
+**Please confirm in your reply when you return the file:**
+
+> "I completed this annotation without using AI assistants, and the judgments
+> are my own."
+
+Two practical notes so this is not just an honour system:
+- A small number of items in your file are **known-bad questions included
+  deliberately** as attention checks. They are there to confirm the task was
+  engaged with, not to catch you out.
+- Please **note roughly when you start and finish** each working session (a
+  line in your reply is enough — "Tue evening, ~1h, rows 1–40"). Per-item timing
+  helps distinguish careful work from fast work, and protects you as much as it
+  protects the data.
+
+---
+
+## 3. Core Annotation Task
+
+Your annotation task involves two independent but complementary judgments. Complete them in this order for each question.
+
+### Judgment A: Question Validity
+
+Ask yourself: **Is this a well-formed, answerable question that requires the stated number of hops and has a unique, verifiable correct answer at t_query?**
+
+**VALID** — Select this if:
+
+- The question is grammatically clear and unambiguous
+- The question asks for a single, well-defined answer (not multiple possible answers)
+- The stated hop count matches the complexity of the reasoning required
+- The gold answer is correct given the supporting KG chain at the stated t_query
+- The question does not rely on present-day information that was not true at t_query
+
+**INVALID** — Select one of these error codes if the question fails any of the above criteria:
+
+| Error Code | Definition | Example |
+|------------|-----------|---------|
+| **AMB** | **Ambiguous** — Multiple valid answers exist at t_query | "Who was the leader of Germany in 2010?" (could be Merkel but her title varied; too vague) |
+| **UNANS** | **Unanswerable** — No answer exists in Wikidata at t_query | "What was the stock price of Company X on 1980-01-01?" (historical price data not reliably in Wikidata) |
+| **WRONG_HOP** | **Incorrect hop count label** — The actual reasoning required differs from the stated label | Question labeled "2-hop" but only requires 1 hop to answer |
+| **UNNATURAL** | **Grammatically unnatural or incomprehensible** — The question is difficult to parse or uses awkward phrasing | "What did person X have entity Y relation-wise in 2005?" (unclear, ungrammatical) |
+| **WRONG_ANS** | **Gold answer is incorrect** — The provided answer does not match the KG chain or does not satisfy the question | Question asks "Who won?" but gold answer lists the runner-up |
+
+For each question, select the **primary error code** — the most significant issue. (A question may have multiple problems; flag the most critical one.)
+
+### Judgment B: Temporal Validity
+
+Ask yourself: **Is the stated t_query correct and consistent with what the question is asking?**
+
+**CORRECT** — Select this if:
+
+- The t_query timestamp matches the temporal anchor in the question (e.g., "in 2008" → t_query = 2008-XX-XX is reasonable)
+- For questions without an explicit year but asking about a state or role (e.g., "Who was CEO in the year X?"), the t_query is set to a valid date in that year
+- For "stale facts" (facts that remain valid at present, like "was born in"), the t_query is set appropriately and the answer is correctly retrieved at that point
+
+**WRONG_DATE** — Select this if:
+
+- The t_query does not align with the question's temporal anchor (e.g., question says "in 2015" but t_query = 2010-01-01)
+- The timestamp is off by a significant amount (days matter for time-sensitive events, but one month off in historical queries is typically acceptable; use judgment)
+- The t_query is set after a fact became invalid (e.g., asking about someone's role as CEO at a date after they left office)
+
+**NO_DATE** — Select this if:
+
+- The question has no temporal anchor at all and should not be in a temporal benchmark (e.g., "Who founded Company X?" with no time reference)
+- The t_query is missing or unpopulated (data entry error)
+
+---
+
+## 4. Worked Examples
+
+The following six detailed examples (two per complexity level) illustrate correct and incorrect annotations.
+
+### Example 1a: 1-Hop VALID
+
+| Field | Value |
+|-------|-------|
+| **Question ID** | tgb-001-1hop-001 |
+| **Question** | Who was the mayor of Paris in 2010? |
+| **t_query** | 2010-06-15 |
+| **Stated Hop Count** | 1 |
+| **Gold Answer** | Bertrand Delanoë |
+| **Supporting KG Chain** | paris:MAYOR→bertrand_delanoë (2001-2014) |
+| **Supporting Facts** | Bertrand Delanoë served as Mayor of Paris from 2001 to 2014. |
+
+**Annotation Decision:**
+
+- **Judgment A (Validity):** `VALID`
+  - The question is clear and unambiguous.
+  - It asks for a single entity (the mayor) at a specific time.
+  - The hop count is correct: 1 hop (paris → mayor → person).
+  - The gold answer (Bertrand Delanoë) is correct at t_query.
+  - The question is natural and answerable.
+
+- **Judgment B (Temporal Validity):** `CORRECT`
+  - The question specifies 2010; t_query is set to June 2010.
+  - Bertrand Delanoë was mayor throughout 2010 (served 2001–2014).
+  - The timestamp is within the valid range.
+
+---
+
+### Example 1b: 1-Hop INVALID
+
+| Field | Value |
+|-------|-------|
+| **Question ID** | tgb-001-1hop-002 |
+| **Question** | Who is the current mayor of Paris? |
+| **t_query** | 2020-01-15 |
+| **Stated Hop Count** | 1 |
+| **Gold Answer** | Anne Hidalgo |
+| **Supporting KG Chain** | paris:MAYOR→anne_hidalgo (2014-present) |
+| **Supporting Facts** | Anne Hidalgo became Mayor of Paris in 2014 and is the current mayor. |
+
+**Annotation Decision:**
+
+- **Judgment A (Validity):** `INVALID` — Error Code: `AMB`
+  - The question uses "is the current mayor," a *relative* temporal anchor — it points at "now", not at a fixed historical point.
+  - Which "now"? Read against `t_query` (2020) the answer is Anne Hidalgo; read as "today" it is whoever holds the office when the question is asked. **The question admits more than one defensible answer**, which is exactly the `AMB` criterion.
+  - **Note the code carefully.** This is *not* `UNNATURAL`: the sentence is perfectly grammatical and reads like something a person would say. `UNNATURAL` is for wording a fluent speaker would not produce. Judge the two separately — a question can be fluent and ambiguous at once, and this one is.
+  - **Fix:** Reword as "Who was the mayor of Paris in 2020?" to pin the temporal reference.
+
+- **Judgment B (Temporal Validity):** `CORRECT`
+  - `t_query` = 2020 is a valid date and Anne Hidalgo was indeed mayor then, so the *timestamp* is right.
+  - **The two judgments are independent.** A question can fail Judgment A and still pass Judgment B — record what you actually see in each, and do not let one verdict drag the other along.
+
+---
+
+### Example 2a: 2-Hop VALID
+
+| Field | Value |
+|-------|-------|
+| **Question ID** | tgb-002-2hop-001 |
+| **Question** | Who was the spouse of the CEO of Microsoft in 1998? |
+| **t_query** | 1998-06-15 |
+| **Stated Hop Count** | 2 |
+| **Gold Answer** | Melinda Gates |
+| **Supporting KG Chain** | microsoft:HAS_CEO→bill_gates:SPOUSE→melinda_gates |
+| **Supporting Facts** | Bill Gates was CEO of Microsoft from 1975 to 2000. Bill Gates married Melinda French in 1994 and remained married through 1998. |
+
+**Annotation Decision:**
+
+- **Judgment A (Validity):** `VALID`
+  - The question is clear and asks for a single, well-defined answer.
+  - Hop count is correct: 2 hops.
+  - Gold answer is correct: Melinda Gates was married to Bill Gates, who was CEO in 1998.
+
+- **Judgment B (Temporal Validity):** `CORRECT`
+  - t_query=1998-06-15 aligns with the question's "in 1998."
+  - Bill Gates was CEO at this time, and Melinda was his spouse.
+
+---
+
+### Example 2b: 2-Hop INVALID
+
+| Field | Value |
+|-------|-------|
+| **Question ID** | tgb-002-2hop-002 |
+| **Question** | What country was the birthplace of the spouse of the CEO of Apple in 2005? |
+| **t_query** | 2005-06-15 |
+| **Stated Hop Count** | 2 |
+| **Gold Answer** | United States |
+| **Supporting KG Chain** | apple:HAS_CEO→steve_jobs:SPOUSE→laurene_powell:BIRTHPLACE→united_states |
+| **Supporting Facts** | Steve Jobs was CEO of Apple in 2005. Steve Jobs married Laurene Powell in 1991. Laurene Powell was born in the United States. |
+
+**Annotation Decision:**
+
+- **Judgment A (Validity):** `INVALID` — Error Code: `WRONG_HOP`
+  - The question asks for the birthplace of Steve Jobs' spouse.
+  - The chain is: Apple → CEO (Steve Jobs) → Spouse (Laurene Powell) → Birthplace (US).
+  - This is actually **3 hops**, not 2 hops as labeled.
+  - The stated hop count is incorrect.
+
+- **Judgment B (Temporal Validity):** `CORRECT`
+  - t_query=2005-06-15 aligns with the question's temporal anchor (2005).
+  - Steve Jobs was CEO at this time.
+
+---
+
+### Example 3a: 3+-Hop VALID
+
+| Field | Value |
+|-------|-------|
+| **Question ID** | tgb-003-3hop-001 |
+| **Question** | In what year was the employer of the winner of the 1992 Nobel Prize in Physics founded? |
+| **t_query** | 1992-12-10 |
+| **Stated Hop Count** | 3+ |
+| **Gold Answer** | 1954 |
+| **Supporting KG Chain** | nobel_physics_1992:AWARDED_TO→georges_charpak:EMPLOYER→cern:INCEPTION→1954 |
+| **Supporting Facts** | Georges Charpak was the sole recipient of the 1992 Nobel Prize in Physics. He worked at CERN. CERN was founded in 1954. |
+
+**Annotation Decision:**
+
+- **Judgment A (Validity):** `VALID`
+  - The question is long but grammatically sensible and asks for one well-defined answer (a year).
+  - **The chain answers the question that was actually asked.** Trace it: prize → laureate → employer → founding year. Each hop is one the question requires, and the endpoint (1954) is the gold answer.
+  - `stated_answer` (1954) is exactly where the chain ends. **Check this every time** — if the stated answer and `supporting_chain` disagree, the code is `WRONG_ANS`, however plausible the answer looks on its own.
+  - The laureate is unambiguous: 1992 Physics was a sole award. **Had the prize been shared**, "the winner" would admit more than one referent and the question would be `AMB`.
+  - Hop count 3+ is right: three relations are traversed.
+
+- **Judgment B (Temporal Validity):** `CORRECT`
+  - `t_query` = 1992-12-10 matches the question's anchor (1992).
+  - Note the anchor fixes *which laureate* is being asked about, not the founding year — CERN's founding date does not change with `t_query`.
+
+---
+
+### Example 3b: 3+-Hop INVALID
+
+| Field | Value |
+|-------|-------|
+| **Question ID** | tgb-003-3hop-002 |
+| **Question** | What is the nationality of the child of the colleague of the mentor of the researcher who published a paper on topic X in 2015? |
+| **t_query** | 2015-06-15 |
+| **Stated Hop Count** | 3+ |
+| **Gold Answer** | [Not clearly specified] |
+| **Supporting KG Chain** | [Complex, unclear chain with multiple undefined relations] |
+| **Supporting Facts** | A researcher published on topic X in 2015... [details vague] |
+
+**Annotation Decision:**
+
+- **Judgment A (Validity):** `INVALID` — Error Code: `UNNATURAL`
+  - The question is extremely convoluted and difficult to parse.
+  - The relations are not well-defined (what counts as a "colleague"? how many levels of mentorship?).
+  - The gold answer is vague or unclear.
+  - While technically there might be a chain of reasoning, the question is not naturally answerable without significant clarification.
+
+- **Judgment B (Temporal Validity):** `CORRECT` (but moot given the INVALID judgment)
+  - t_query aligns with the question's year (2015), but this is a secondary concern.
+
+---
+
+## 5. Edge Cases and Decision Rules
+
+This section codifies rules for specific edge cases you are likely to encounter.
+
+### Entity Aliases
+
+**Situation:** A question refers to an entity by one name (e.g., "Deutsche Bank") but the KG uses a different alias (e.g., "Deutsche Bank AG").
+
+**Rule:** Treat these as the **same entity**. Do not mark as INVALID for this reason. Aliases are normal in Wikidata and knowledge graphs. If the supporting chain clearly refers to the same entity, the question is valid.
+
+**Example:**
+- Question: "Who was the CEO of Deutsche Bank in 2010?"
+- KG Chain uses: "Deutsche Bank AG"
+- **Judgment:** VALID — the names refer to the same organization.
+
+---
+
+### Implicit Timestamps
+
+**Situation:** A question includes a temporal reference that is not a specific date (e.g., "during the financial crisis," "after the Cold War," "in the 1990s").
+
+**Rule:** Check whether the t_query is **reasonable and consistent** with the implicit temporal anchor.
+
+- If t_query falls clearly within the historical period referenced, mark as `CORRECT`.
+- If t_query is before or well after the period, mark as `WRONG_DATE`.
+- If the implicit anchor is too vague to pin to a specific date (e.g., "in recent times"), mark as `NO_DATE`.
+
+**Example:**
+- Question: "Who was the CEO of Lehman Brothers at the onset of the financial crisis?"
+- t_query: 2008-08-15
+- The financial crisis began in earnest in September 2008, so August 15 is slightly early but reasonable (the crisis had been building). Mark as `CORRECT`.
+
+---
+
+### Currently-Valid Facts (Stale Facts)
+
+**Situation:** A fact that remains valid "up to the present" (e.g., "Barack Obama was born in 1961"). The KG marks this with `t_end = present` or `t_end = null`.
+
+**Rule:** Such facts are valid for **any t_query up to the knowledge cutoff of
+the source graph, which is 2024** (the benchmark is built from a Wikidata
+snapshot covering 1900–2024). These are "stale facts" — once true, always true
+(e.g. birth dates, historical events).
+
+- If t_query is at or before 2024 and the fact is recorded as ongoing, mark `CORRECT`.
+- If t_query is after 2024, the graph cannot vouch for the fact — mark `WRONG_DATE`.
+
+> **A note on the term.** "Stale fact" here means *permanently valid* — an
+> unfortunate name, and elsewhere in this project the same phrase means the
+> opposite (a fact that *was* true but is out of date at the query time). In
+> this document it always means the permanent kind.
+
+**Example:**
+- Question: "In what year was Malala Yousafzai born?"
+- t_query: 2015-01-01 (or any past date)
+- Gold answer: 1997
+- KG fact: born 1997-07-12 (marked as permanent/unchanging)
+- **Judgment:** VALID and `CORRECT` — birth is a stale fact, valid at any t_query.
+
+---
+
+### Multiple Roles Simultaneously
+
+**Situation:** A person held multiple roles at the same time (e.g., "person X was both CEO and Chairman in 2008"). The question asks about one role, and the answer satisfies it.
+
+**Rule:** Mark as **VALID** if the answer correctly satisfies the question, **even if other roles also applied**.
+
+**Example:**
+- Question: "Who was the CEO of Company X in 2008?"
+- KG shows: person Y was CEO *and* Chairman in 2008.
+- Gold answer: person Y
+- **Judgment:** VALID — person Y was indeed CEO in 2008, even though they also held another title.
+
+---
+
+### Successor Relationships and Constraints
+
+**Situation:** A question includes a constraint like "before X became Y" or "after Z left position W". The t_query and answer must respect this temporal ordering.
+
+**Rule:** Verify that the t_query **does not violate** the temporal constraint. If it does, mark as `WRONG_DATE`.
+
+**Example:**
+- Question: "Who was the CEO of Microsoft before Steve Ballmer became CEO?"
+- Constraint: t_query must be before Ballmer's start date (which was January 2000).
+- If t_query = 1999-06-15 and gold answer = Bill Gates, this is `CORRECT`.
+- If t_query = 2005-06-15 (after Ballmer took over), this is `WRONG_DATE`.
+
+---
+
+### Event-Based vs. State-Based Questions
+
+**Situation:** Some questions ask about events ("When did X win the election?") while others ask about states ("Who was in office in year Y?"). These require different answer types.
+
+**Rule:** Both types are **valid**. Distinguish between them, but do not penalize a state-based question for being state-based, or vice versa.
+
+**Example:**
+- Question A: "When did John Smith become mayor of Boston?" (event)
+  - Answer type: date
+  - This is asking for a specific transition point.
+
+- Question B: "Who was the mayor of Boston in 1990?" (state)
+  - Answer type: person name
+  - This is asking for a snapshot at a point in time.
+
+Both are valid for a temporal QA benchmark.
+
+---
+
+### Retroactive Facts and Posthumous Awards
+
+**Situation:** A fact is assigned retroactively (e.g., an award given posthumously, a historical reassignment of a role).
+
+**Rule:** These are **edge cases**. Mark the question as `VALID` but **use the free-text notes** to flag the retroactive nature. This helps downstream analysis understand why the chain might appear unusual.
+
+**Example:**
+- Question: "Who won the 2005 Fields Medal?" (not a real Fields Medal year, but for illustration)
+- Gold answer: mathematician Z (who passed away in 2010)
+- This is valid because the answer was determinable at t_query=2005, even if a later commemoration or official recognition occurred posthumously.
+- **Judgment:** VALID, and add note: "Retroactive award (if applicable)."
+
+---
+
+### Questions with No Determinable Answer in Wikidata
+
+**Situation:** The question is well-formed and clear, but Wikidata simply does not contain the information needed to answer it at t_query.
+
+**Rule:** Mark as `INVALID` with error code **UNANS** (Unanswerable).
+
+**Example:**
+- Question: "What was the closing stock price of Microsoft on January 1, 1990?"
+- Wikidata does not reliably contain historical stock price data.
+- **Judgment:** INVALID — UNANS. The question is natural and clear, but the data doesn't exist in the KG.
+
+---
+
+## 6. Quality Standards and Agreement
+
+### What the agreement number is for
+
+Your labels and the other rater's are compared to produce an inter-annotator
+agreement statistic, which the paper reports as its evidence that the
+benchmark's labels are reliable.
+
+**Deliberately not stated here: the agreement level we hope for.** Knowing the
+target would give you a reason, however unconscious, to guess at what the other
+rater would say rather than record what you actually think — which is precisely
+what the statistic is supposed to measure. A genuine disagreement between two
+careful readers is a useful result; an agreement manufactured by both of you
+aiming at a number is not.
+
+So: judge each item on its own terms, flag uncertainty honestly, and let the
+number be whatever it is.
+
+### Double-Annotation Protocol
+
+**Every question in this round is double-annotated.** Both raters receive the
+identical 120 items, and the comparison between the two label sets is the
+inter-annotator agreement the paper reports. There is no hidden subset and
+nothing is singled out for special scrutiny — the whole file is the measurement.
+
+Work at your normal standard throughout. The one thing that matters is that the
+judgments are **yours**: please do not discuss items with the other rater or
+compare files until both are returned.
+
+### Handling Uncertainty
+
+If you are unsure about a judgment, **do not guess**. Instead:
+
+1. Put `y` in the `low_confidence` column.
+2. Write a brief note in the `notes` column explaining what is unclear (e.g., "The supporting chain seems to have two possible endpoints; unclear which is primary").
+3. Proceed to the next question.
+
+Uncertain flags are helpful for identifying questions that may need clarification or rewriting. They are **not** penalized; uncertainty is better than confident errors.
+
+### Escalation and Questions
+
+If you encounter a question that you believe has a fundamental error, or if you need clarification on the guidelines, **do not spend excessive time on it**. Put `y` in `low_confidence`, say what is wrong in `notes`, and move on. Flagged rows are reviewed separately.
+
+**For questions during annotation:** reply to the email that sent you this
+document. ⚠️ Please note I am **away 11–17 August with no computer**, so
+messages in that window will not get an answer until the 18th. That is exactly
+why the rule above matters: if something is unclear, mark it
+`low_confidence = y`, add a note, and move on rather than waiting on a reply.
+Flagged items are reviewed separately and nothing is lost by flagging.
+
+---
+
+## 7. Annotator Checklist
+
+Use this checklist for **each question** before submitting your annotation.
+
+### Pre-Annotation Checklist
+
+- [ ] I have read the question text carefully.
+- [ ] I understand what the question is asking (entity type, relation, temporal anchor).
+- [ ] I have read `stated_answer` and `supporting_chain`.
+- [ ] I have checked whether `supporting_chain` actually leads to `stated_answer`.
+
+### Judgment A: Validity — Checklist
+
+- [ ] The question is grammatically clear and natural.
+- [ ] The question asks for a single, well-defined answer (not multiple possible answers).
+- [ ] The stated hop count matches the complexity of the reasoning.
+- [ ] `stated_answer` is correct according to `supporting_chain`.
+- [ ] The question does not depend on present-day information unknown at t_query.
+- [ ] If I'm marking INVALID, I've selected the single most significant error code.
+
+### Judgment B: Temporal Validity — Checklist
+
+- [ ] The t_query is populated (not missing or null).
+- [ ] The t_query matches the temporal anchor in the question.
+- [ ] The gold answer is true/valid at t_query (not before or after).
+- [ ] For implicit temporal references (e.g., "during the crisis"), I've verified t_query is reasonable.
+- [ ] I've selected one of: CORRECT, WRONG_DATE, or NO_DATE.
+
+### Confidence and Notes Checklist
+
+- [ ] If I was unsure, I put `y` in `low_confidence` (leave blank when confident — there is no middle setting).
+- [ ] If I flagged `low_confidence`, I added a note saying what was unclear.
+- [ ] If I hit an edge case (retroactive facts, aliases, multiple roles), I documented it in `notes`.
+
+### Per-Question Checklist
+
+- [ ] `judgment_A_validity` filled, plus `error_code_if_invalid` if the verdict was INVALID.
+- [ ] `judgment_B_temporal` filled.
+- [ ] `naturalness_1_to_5` filled.
+
+### Before You Return the File
+
+- [ ] All 120 rows have Judgment A, Judgment B and a naturalness score.
+- [ ] I worked on the **Annotation** sheet, not the Instructions sheet.
+- [ ] I did not confer with the other rater.
+- [ ] My reply includes the no-AI confirmation sentence (§2a) and a rough note of when I worked.
+
+---
+
+## 8. Glossary
+
+This section defines key terms used throughout the guidelines.
+
+**Anchor Entity**
+The initial entity in a multi-hop question from which relations are traversed. In "Who was the spouse of the CEO of Microsoft in 1998?", the anchor entity is Microsoft.
+
+**Composability**
+The property that each hop in a multi-hop chain builds on the previous result. A 3-hop question is composable if each intermediate result (1-hop, 2-hop) is a valid and retrievable entity.
+
+**Gold Answer** — in your spreadsheet this is the column `stated_answer`. The
+two terms mean the same thing; "gold answer" is the phrase these guidelines use
+in prose, `stated_answer` is the column header. Note the column name says
+*stated*, not *correct*: judging whether it **is** correct is your task.
+
+The correct, ground-truth answer to a question, as verified by the KG chain. For example, if the question is "Who was the CEO of Apple in 2010?", the gold answer is "Steve Jobs."
+
+**Hop Count**
+The number of relations traversed in the KG to answer a question. A 1-hop question requires traversing one edge. A 2-hop question requires two edges. Multi-hop reasoning chains are more complex and require composing multiple steps.
+
+**Inter-Annotator Agreement (IAA)**
+A statistical measure of how often two independent annotators make the same judgment. Higher agreement indicates the benchmark's labels are clear and unambiguous.
+
+**Multi-Hop Chain**
+A sequence of relations in the knowledge graph that together answer a question. For example: Apple → (HAS_CEO) → Steve Jobs → (HAS_SPOUSE) → Laurene Powell is a 2-hop chain ending in the spouse's name.
+
+**Stale Fact**
+A fact that, once established, does not change over time — birth dates,
+founding dates, historical events. Valid for any t_query after the fact
+occurred **and at or before the graph's 2024 cutoff** (see §5, which also
+explains why the name is misleading: here it means *permanently valid*, the
+opposite of what "stale" means elsewhere in this project).
+
+**Supporting Chain**
+The path through the knowledge graph (Wikidata) that justifies the gold answer. This is shown to you for verification and should match the question and t_query.
+
+**Supporting Facts**
+Explanatory prose that appears in the §4 worked examples only. **It is not a
+column in your file** — your evidence is `supporting_chain`. Where these
+guidelines say "supporting facts", read `supporting_chain`.
+
+**t_query**
+The temporal query point — a specific timestamp (e.g., 2008-06-15) at which the question asks for the answer. This is the "slice in time" being queried.
+
+**Temporal Knowledge Graph**
+A knowledge graph where facts are associated with temporal validity windows (t_start, t_end). Unlike static KGs, temporal KGs explicitly track when facts are true, enabling time-aware reasoning.
+
+**Temporal Validity Window**
+The time range during which a fact is true. For example, "Steve Jobs was CEO of Apple" has a temporal window from 1997 to 2011 (approximately). Answers must be checked against this window.
+
+**Unambiguous Answer**
+A single, well-defined answer to a question that does not have competing alternatives at t_query. For example, "Who was the only mayor of Boston in 1995?" should have a unique answer (or clearly none, if there was an interregnum).
+
+**Validity**
+The property that a question is well-formed, clear, answerable, and grounded in the benchmark KG. Valid questions have unambiguous answers and correct hop counts.
+
+**Wikidata**
+A large, multilingual, community-edited knowledge base containing structured facts about entities (people, organizations, events, etc.) and their relationships. TempBench is constructed from a subset called tkgl-smallpedia.
+
+---
+
+## Conclusion
+
+Thank you for carefully annotating these questions. Your work is essential to creating a high-quality benchmark that will be used to evaluate temporal reasoning systems for years to come. Please work systematically, flag uncertainties, and do not hesitate to reach out if you have questions.
+
+**Good luck, and thank you for your diligence!**
+
+---
+
+**Document Version:** 1.1 | **Last Updated:** 10 August 2026

benchmark/ids.txt

@@ -0,0 +1,9066 @@
+P1000
+P102
+P1029
+P1037
+P1056
+P106
+P1075
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+P112
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+Q119988
+Q1200
+Q12003
+Q1201
+Q1202
+Q120212
+Q1203
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+Q974780
+Q975003
+Q975033
+Q975308
+Q976017
+Q976251
+Q976370
+Q976544
+Q976561
+Q976612
+Q976653
+Q977018
+Q977098
+Q977302
+Q977424
+Q977529
+Q977759
+Q977903
+Q977948
+Q977964
+Q978005
+Q978250
+Q978323
+Q978420
+Q978508
+Q978661
+Q978684
+Q978772
+Q978882
+Q978922
+Q979470
+Q979511
+Q979547
+Q979563
+Q979591
+Q979606
+Q979652
+Q97988
+Q979937
+Q980
+Q980189
+Q980337
+Q980369
+Q980426
+Q980475
+Q980490
+Q980493
+Q980528
+Q980542
+Q980632
+Q980653
+Q980818
+Q980829
+Q98095
+Q981274
+Q981315
+Q981345
+Q981427
+Q981473
+Q981488
+Q981517
+Q981587
+Q98163
+Q981642
+Q981690
+Q981712
+Q981767
+Q981799
+Q981918
+Q981943
+Q981971
+Q982023
+Q982061
+Q982109
+Q982155
+Q982381
+Q982534
+Q98259
+Q982789
+Q982889
+Q982927
+Q982945
+Q982982
+Q983069
+Q983138
+Q983415
+Q983623
+Q98368
+Q983694
+Q983705
+Q984140
+Q984144
+Q98423
+Q984294
+Q984395
+Q984397
+Q984417
+Q98461
+Q985
+Q985146
+Q985271
+Q985484
+Q98577
+Q986045
+Q986120
+Q986235
+Q986242
+Q98625
+Q986269
+Q986422
+Q986458
+Q986688
+Q98672
+Q986725
+Q986795
+Q986805
+Q986820
+Q986921
+Q987070
+Q987080
+Q987285
+Q987393
+Q987491
+Q987584
+Q987830
+Q987868
+Q988107
+Q988121
+Q988145
+Q988172
+Q988227
+Q988431
+Q98868
+Q988690
+Q988691
+Q98885
+Q988872
+Q989
+Q98926
+Q989442
+Q989445
+Q989447
+Q989450
+Q98967
+Q989805
+Q9899
+Q990430
+Q990873
+Q991004
+Q991519
+Q9916
+Q991765
+Q991778
+Q991815
+Q992121
+Q992275
+Q992537
+Q992958
+Q992996
+Q993031
+Q993050
+Q993053
+Q993153
+Q993158
+Q99317
+Q993182
+Q993191
+Q993239
+Q993405
+Q993604
+Q993626
+Q993854
+Q993887
+Q994
+Q994128
+Q994171
+Q994255
+Q99443
+Q994701
+Q994723
+Q994760
+Q994779
+Q994811
+Q994827
+Q995049
+Q995069
+Q995152
+Q995313
+Q995337
+Q995424
+Q995660
+Q9960
+Q996210
+Q996644
+Q996650
+Q997359
+Q997392
+Q99741
+Q997522
+Q998066
+Q99829
+Q99842
+Q99850
+Q99855
+Q999035
+Q999174
+Q99921
+Q999734
+Q999763
+Q999781

paper-supplement/appendices-removed-2026-08-20.tex

@@ -0,0 +1,19 @@
+% Appendices removed from the CIKM 2026 camera-ready on 2026-08-20.
+% Reason: the page limit is "4 pages for content + unlimited extra pages for
+% GenAI disclosure and references ONLY" (proceedings chairs, 2026-08-10), so
+% appendices count as content. Both sat on p5. Removing this block puts the
+% content cleanly back inside p4.
+% This material is NOT deleted -- it belongs in the dataset card / any extended
+% version. Verbatim as it stood at commit 2704a84.
+
+\appendix
+\section{Composability: Closed Form and Non-Equivalence to Intersection}
+\label{app:proof}
+\paragraph{Closed form (by induction).} \emph{Base case ($i\!=\!1$):} with $\Phi_0=(-\infty,\tq]$, $\Phi_1 = [\max(-\infty, t^1_{\mathrm{s}}),\, \min(t^1_{\mathrm{e}}, \tq)] = [t^1_{\mathrm{s}},\, \min(t^1_{\mathrm{e}}, \tq)]$, matching the claim. \emph{Inductive step:} by hypothesis $\mathrm{start}(\Phi_{i-1}) = \max_{j<i} t^j_{\mathrm{s}}$, so $\mathrm{start}(\Phi_i) = \max(\max_{j<i} t^j_{\mathrm{s}},\, t^i_{\mathrm{s}}) = \max_{j\le i} t^j_{\mathrm{s}}$. If every $\Phi_i\neq\emptyset$, setting $t_i=\mathrm{start}(\Phi_i)$ gives $t_i\in\tau_i$, $t_i\le\tq$, and $t_{i-1}\le t_i$ (monotone, since $\max_{j\le i} t^j_{\mathrm{s}}$ is non-decreasing in $i$), a witness for Def.~\ref{def:consistent}; conversely an empty $\Phi_i$ makes the constraints jointly unsatisfiable. The right end depends only on $t^i_{\mathrm{e}}$ (not $t^{j<i}_{\mathrm{e}}$), which is why $\oplus$ admits sequence chains that intersection rejects.
+
+\paragraph{Non-equivalence to intersection.} $\oplus$ is \emph{not} the interval intersection $\bigcap_i \tau_i \cap (-\infty,\tq]$, which demands all hops share one instant. For $\tau_1\!=\![2010,2015]$, $\tau_2\!=\![2018,2020]$, $\tau_3\!=\![2017,2019]$, $\tq\!=\!2025$, the intersection is empty but $\oplus$ yields $\Phi_3\!=\![2018,2019]$ --- a coherent chain (a chair through 2015, a successor firm's CEO from 2018, joining a board in 2019; monotone witness $t_1{=}2015\le t_2{=}2018\le t_3{=}2019$). Interval intersection would reject this chain; $\oplus$ admits it.
+
+\section{Construction Details}
+\label{app:construction}
+Stage 2 candidate generation samples $9$ surface-form templates total ($3$ point-in-time, $2$ each for before-after, interval, sequence), parameterised over anchor entity, relation chain, and reference year, with seed 42 (\texttt{code/build\_benchmark.py:QUESTION\_TEMPLATES}). Stage 3's $\oplus$ filter (Def.~\ref{def:composability}) discards chains with empty composed window; on point-in-time \texttt{tkgl-smallpedia} this is redundant with the same-year constraint already imposed by the Stage 2 sampler, and is retained for portability to validity-window TKGs. Stage 4 MinHash deduplication uses $128$ permutations over character $3$-grams and a Jaccard similarity threshold of $0.8$ (\texttt{MinHashDeduplicator}, seed 42), retaining the surviving $8{,}710$ questions from $\sim$40K candidates. Validity at $\tq$ is closed on both ends: \texttt{Triple.valid\_at(t)} returns $t_{\mathrm{start}}\!\le\!t\!\le\!t_{\mathrm{end}}$; on point-in-time TKGs ($t_{\mathrm{start}}=t_{\mathrm{end}}$) this is exact-year equality, the same year-integer granularity at which $\tq$ is sampled. $S^{*}$ is constructed by shortest-path retrieval under the per-hop $\mathtt{valid\_at}(\tq)$ filter; $S_{\mathrm{dist}}$ and $S_{\mathrm{stale}}$ follow \S\ref{sec:design}. For interval-window TKGs (YAGO3, ICEWS), the closed-interval convention should be checked against the source data's semantics.
+

paper-supplement/tab-by-operator-removed-2026-08-20.tex

@@ -0,0 +1,21 @@
+% tab:by-operator, cut from the CIKM camera-ready 2026-08-20 for the page
+% limit. Summarised by one sentence in the retrieval-quality paragraph.
+% Belongs in the dataset card. Preserved verbatim.
+
+\begin{table}[t]
+\centering
+\footnotesize
+% CAMERA-READY-TODO(prose): this caption's attribution of interval's stale-blind resilience ("the metric's same-(s,r,o) test admits stale variants") is a real but SECONDARY effect. The primary driver is the interval answer leakage: t_query == gold answer year on 864/864 = 100.0% of interval questions, which is also why interval tops every retrieval slice (TRP 0.376, CCR 0.920, stale-blind CCR 0.773 vs 0.03-0.08 on all other operators). Rewrite the caption's causal clause when the leakage subsection lands; do not leave the current attribution as the sole explanation.
+\caption{Per-operator CCR breakdown on the \tempbench{} test split. Stale-blind collapses where the temporal filter is decisive (PIT/BA/sequence) but holds on \emph{interval} because the metric's same-$(s,r,o)$ test admits stale variants as covering an interval gold (operator property, not retriever skill).}
+\label{tab:by-operator}
+\begin{tabular}{lrrr}
+\toprule
+Operator & T-2hop & T-3hop & stale-blind \\
+\midrule
+point-in-time ($n\!=\!535$) & 0.84 & 0.87 & 0.08 \\
+before/after  ($n\!=\!517$) & 0.85 & 0.88 & 0.07 \\
+sequence      ($n\!=\!528$) & 0.81 & 0.87 & 0.03 \\
+interval      ($n\!=\!163$) & 0.92 & 0.96 & \textbf{0.77} \\
+\bottomrule
+\end{tabular}
+\end{table}

paper-supplement/tab-rank-metrics-removed-2026-08-20.tex

@@ -0,0 +1,21 @@
+% tab:rank-metrics, offloaded from the CIKM camera-ready 2026-08-20 for the
+% page limit. Its findings are carried by one sentence in the results text.
+% Belongs in the dataset card. Preserved verbatim.
+
+\begin{table}[t]
+\centering
+\footnotesize
+\caption{[CAMERA-READY-TODO(prose): caption]}
+\label{tab:rank-metrics}
+\begin{tabular}{lrrrrr}
+\toprule
+Retriever & mean $|\hat S|$ & TRP & recall & NDCG & CCR \\
+\midrule
+Temporal, 2-hop ($k{=}15$) & 9.09 & 0.321 & 0.921 & 0.886 & 0.842 \\
+Temporal, 3-hop ($k{=}25$) & 15.03 & 0.264 & 0.937 & 0.888 & 0.882 \\
+\;\;-- temporal filter (stale-blind, $k{=}15$) & 14.00 & 0.027 & 0.198 & 0.175 & 0.126 \\
+\midrule
+\multicolumn{6}{l}{$k$-sweep $5\!\to\!50$: TRP $0.410\!\to\!0.303$ (temporal 2-hop); $0.062\!\to\!0.015$ (stale-blind).} \\
+\bottomrule
+\end{tabular}
+\end{table}

v1.0.1-addendum.md

@@ -0,0 +1,101 @@
+# TempBench dataset card — v1.0.1 addendum
+
+Ready-to-paste section for the TempBench dataset card (DOI `10.57967/hf/8930`).
+Append under a "Known issues and evaluation protocol (v1.0.1)" heading. All
+numbers below were computed directly from the released artifacts
+(`benchmark_labelled.jsonl` and the reference-baseline evaluation outputs);
+regeneration commands are listed at the end.
+
+---
+
+## Known issues and evaluation protocol (v1.0.1)
+
+### 1. Interval-operator answer leakage through `t_query`
+
+**Mechanism.** Every `interval` question's answer is a year, and the
+construction pipeline sets the question's `t_query` field exactly equal to that
+gold answer year. This holds for 864/864 (100.0%) of interval questions and for
+0.0% of every other operator. Any evaluation protocol that exposes `t_query` to
+the system — in particular, prompt templates that render a `<t={t_query}>`
+prefix — makes the interval slice answerable by copying the timestamp out of
+the prompt, with no retrieval and no reasoning.
+
+**Affected fraction (exact, per split).**
+
+| Split | questions | interval | share |
+|---|---:|---:|---:|
+| train | 6,096 | 601 | 9.86% |
+| dev | 871 | 100 | 11.48% |
+| test | 1,743 | 163 | 9.35% |
+| **all** | **8,710** | **864** | **9.92%** |
+
+**Evidence that the leak is exploited, not merely exploitable.** Reference
+systems with no retrieval at all (prompt is `<t={t_query}> {question}\nAnswer:`)
+score at or near 1.0 on the interval slice: a no-retrieval T-GRPO policy scores
+overall EM 0.364 but interval EM 1.000; a no-retrieval SFT baseline scores
+0.305 overall but 0.994 on interval. On retrieval-conditioned reference
+systems, excluding the interval slice moves overall test EM from 0.865 to 0.851
+(CoT), 0.896 to 0.885 (terse), and 0.138 to 0.113 (BM25 vanilla RAG). The
+interval slice also posts the highest values on every retrieval-quality slice
+(TRP 0.376, CCR 0.920, and stale-blind CCR 0.773 where all other operators fall
+to 0.03–0.08), so per-operator retrieval comparisons involving interval are
+contaminated as well.
+
+**Evaluation-protocol fix.** Do not render `<t={t_query}>` (or otherwise expose
+`t_query`) for interval questions. Interval questions are self-contained: the
+reference event is stated in the question text, and the query year appears in
+the question text for only 2/864 interval items. When comparing against the
+reference-baseline numbers shipped with v1.0, either apply the same protocol or
+report EM with the interval slice excluded alongside overall EM. Do not report
+interval-slice accuracy obtained under a `t_query`-exposing protocol as a
+capability result.
+
+**What is not affected.** The gold supporting subgraphs (`S_star`), distractor
+subgraphs (`S_dist`), and stale subgraphs (`S_stale`) of interval questions are
+correct as released; the leak is a property of the evaluation-prompt protocol,
+not of the graph annotations. Question text, answers, and all non-interval
+operators are unaffected.
+
+### 2. Stale negatives: construction property and intended use
+
+`S_stale` replaces one gold hop with the same `(s, r, o)` at a time invalid at
+`t_query`. Two properties of this construction should inform how the negatives
+are used:
+
+- **Excluded by a correct temporal filter, by definition.** The source KG is
+  point-in-time (`t_start == t_end`), so validity at `t_query` reduces to
+  exact-year equality, and a stale negative — required at construction to be
+  invalid at `t_query` — is removed by any correctly implemented temporal
+  filter. Empirically, 0 of the 1,429 functional stale negatives in the test
+  split are valid at `t_query`, and the temporally-filtered reference retriever
+  retrieves 0 of them (stale negative-hit-rate 0.000). This is a structural
+  consequence, not a measured difficulty. Stale negatives should not be
+  described as hard negatives for temporally-aware systems.
+- **100% BM25-tied: invisible to lexical ranking.** A stale negative and the
+  gold hop it replaces differ only in the validity window, which is not a
+  lexical feature. Under BM25 over `label(s) label(r) label(o)` documents,
+  1,429/1,429 (100.0%) of functional stale pairs score as exact ties.
+
+**Intended use.** The stale negatives are a diagnostic instrument for
+time-blind retrieval: a system that ignores temporal validity admits wrong-time
+evidence of the gold fact's type into 85.9% of retrievals (the exact released
+stale triple into 8.7%), while a temporally-filtered system admits none. They
+measure whether a retriever applies temporal filtering at all, not how well it
+ranks under temporal ambiguity. Per-question functional-negative flags ship
+with the release; stale-dependent evaluation should be restricted to the
+functional subset (1,429/1,743 test questions), and the interval × stale cell
+(n=12 functional) is too small to support slice-level claims.
+
+---
+
+## Regeneration
+
+From the code release, `code/` directory, CPU-only:
+
+```
+python camera_ready_tables.py --leak    # leak mechanism + EM with/without interval
+python camera_ready_tables.py --neg     # negative-hit-rate + BM25-tie analysis
+python eval_negatives_ranking.py        # rebuilds the negatives-ranking artifact (~4 min)
+```
+
+Split counts derive from the `split` field of `benchmark_labelled.jsonl`.