← The evidence ledger
Evidence row 116143
Observed , by baseline/1.
- Kind
- listing
- About
- source_record x402_bazaar:https://market.datapackvibe.com/x402/assistant-sector-ml-return-reason-top-k
- Recorded
- Previous row
- None: the first of its kind about this subject
- Body SHA-256
- a3345b5a6bdb981a685e88b509b199ba28cc9b66df2cc022ae747ff9de345ccb
- Leaf
- 0xa99c46209bcbc03580f3ca961ad35c94eed1ebabca797d9d31c64f0363a86163
What was observed
{
"endpoints": [
[
"x402",
"https://market.datapackvibe.com/x402/assistant-sector-ml-return-reason-top-k"
]
],
"name": "market.datapackvibe.com/x402/assistant-sector-ml-return-reason-top-k",
"owner_address": "0x8bc2aecdd86097f74a1a5fa17764108d9a683c8c",
"raw": {
"accepts": [
{
"amount": "10000",
"asset": "0x833589fCD6eDb6E08f4c7C32D4f71b54bdA02913",
"extra": {
"name": "USD Coin",
"version": "2"
},
"maxTimeoutSeconds": 300,
"network": "eip155:8453",
"payTo": "0x8bc2AECdD86097F74a1a5fa17764108D9a683C8C",
"scheme": "exact"
}
],
"description": "Return reason - Top-k label coverage: Top-k label coverage for Return reason. Up to 200 supplied labelled text records. Local dataset tools, evaluation and small naive-Bayes baselines; no hosted model or foundation-model training. One of 25 profiles or calculations across 20 shared operations in this sector. 0.01 USDC includes one bounded top-k label coverage deliverable.",
"extensions": {
"bazaar": {
"info": {
"input": {
"body": {
"k": 2,
"records": [
{
"actual": "damaged",
"id": "example-0-0",
"predicted": "damaged",
"probabilities": [
0.8,
0.06666666666666667,
0.06666666666666667,
0.06666666666666667
],
"text": "damaged sample document number 0 for this supplied dataset."
},
{
"actual": "damaged",
"id": "example-0-1",
"predicted": "damaged",
"probabilities": [
0.8,
0.06666666666666667,
0.06666666666666667,
0.06666666666666667
],
"text": "damaged sample document number 1 for this supplied dataset."
},
{
"actual": "damaged",
"id": "example-0-2",
"predicted": "damaged",
"probabilities": [
0.8,
0.06666666666666667,
0.06666666666666667,
0.06666666666666667
],
"text": "damaged sample document number 2 for this supplied dataset."
},
{
"actual": "wrong_item",
"id": "example-1-0",
"predicted": "wrong_item",
"probabilities": [
0.06666666666666667,
0.8,
0.06666666666666667,
0.06666666666666667
],
"text": "wrong_item sample document number 0 for this supplied dataset."
},
{
"actual": "wrong_item",
"id": "example-1-1",
"predicted": "wrong_item",
"probabilities": [
0.06666666666666667,
0.8,
0.06666666666666667,
0.06666666666666667
],
"text": "wrong_item sample document number 1 for this supplied dataset."
},
{
"actual": "wrong_item",
"id": "example-1-2",
"predicted": "wrong_item",
"probabilities": [
0.06666666666666667,
0.8,
0.06666666666666667,
0.06666666666666667
],
"text": "wrong_item sample document number 2 for this supplied dataset."
},
{
"actual": "unwanted",
"id": "example-2-0",
"predicted": "unwanted",
"probabilities": [
0.06666666666666667,
0.06666666666666667,
0.8,
0.06666666666666667
],
"text": "unwanted sample document number 0 for this supplied dataset."
},
{
"actual": "unwanted",
"id": "example-2-1",
"predicted": "unwanted",
"probabilities": [
0.06666666666666667,
0.06666666666666667,
0.8,
0.06666666666666667
],
"text": "unwanted sample document number 1 for this supplied dataset."
},
{
"actual": "unwanted",
"id": "example-2-2",
"predicted": "unwanted",
"probabilities": [
0.06666666666666667,
0.06666666666666667,
0.8,
0.06666666666666667
],
"text": "unwanted sample document number 2 for this supplied dataset."
},
{
"actual": "other",
"id": "example-3-0",
"predicted": "other",
"probabilities": [
0.06666666666666667,
0.06666666666666667,
0.06666666666666667,
0.8
],
"text": "other sample document number 0 for this supplied dataset."
},
{
"actual": "other",
"id": "example-3-1",
"predicted": "other",
"probabilities": [
0.06666666666666667,
0.06666666666666667,
0.06666666666666667,
0.8
],
"text": "other sample document number 1 for this supplied dataset."
},
{
"actual": "other",
"id": "example-3-2",
"predicted": "other",
"probabilities": [
0.06666666666666667,
0.06666666666666667,
0.06666666666666667,
0.8
],
"text": "other sample document number 2 for this supplied dataset."
}
]
},
"bodyType": "json",
"method": "POST",
"type": "http"
},
"output": {
"example": {
"files": [],
"order_id": "ord_example",
"result": {
"completed": true,
"workflow": "sector-ml-return-reason-top-k"
},
"sku": "assistant-sector-ml-return-reason-top-k",
"status": "delivered"
},
"type": "json"
}
},
"schema": {
"$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
"properties": {
"input": {
"additionalProperties": false,
"properties": {
"body": {
"additionalProperties": false,
"properties": {
"k": {
"default": 2,
"maximum": 4,
"minimum": 1,
"type": "integer"
},
"records": {
"default": [
{
"actual": "damaged",
"id": "example-0-0",
"predicted": "damaged",
"probabilities": [
0.8,
0.06666666666666667,
0.06666666666666667,
0.06666666666666667
],
"text": "damaged sample document number 0 for this supplied dataset."
},
{
"actual": "damaged",
"id": "example-0-1",
"predicted": "damaged",
"probabilities": [
0.8,
0.06666666666666667,
0.06666666666666667,
0.06666666666666667
],
"text": "damaged sample document number 1 for this supplied dataset."
},
{
"actual": "damaged",
"id": "example-0-2",
"predicted": "damaged",
"probabilities": [
0.8,
0.06666666666666667,
0.06666666666666667,
0.06666666666666667
],
"text": "damaged sample document number 2 for this supplied dataset."
},
{
"actual": "wrong_item",
"id": "example-1-0",
"predicted": "wrong_item",
"probabilities": [
0.06666666666666667,
0.8,
0.06666666666666667,
0.06666666666666667
],
"text": "wrong_item sample document number 0 for this supplied dataset."
},
{
"actual": "wrong_item",
"id": "example-1-1",
"predicted": "wrong_item",
"probabilities": [
0.06666666666666667,
0.8,
0.06666666666666667,
0.06666666666666667
],
"text": "wrong_item sample document number 1 for this supplied dataset."
},
{
"actual": "wrong_item",
"id": "example-1-2",
"predicted": "wrong_item",
"probabilities": [
0.06666666666666667,
0.8,
0.06666666666666667,
0.06666666666666667
],
"text": "wrong_item sample document number 2 for this supplied dataset."
},
{
"actual": "unwanted",
"id": "example-2-0",
"predicted": "unwanted",
"probabilities": [
0.06666666666666667,
0.06666666666666667,
0.8,
0.06666666666666667
],
"text": "unwanted sample document number 0 for this supplied dataset."
},
{
"actual": "unwanted",
"id": "example-2-1",
"predicted": "unwanted",
"probabilities": [
0.06666666666666667,
0.06666666666666667,
0.8,
0.06666666666666667
],
"text": "unwanted sample document number 1 for this supplied dataset."
},
{
"actual": "unwanted",
"id": "example-2-2",
"predicted": "unwanted",
"probabilities": [
0.06666666666666667,
0.06666666666666667,
0.8,
0.06666666666666667
],
"text": "unwanted sample document number 2 for this supplied dataset."
},
{
"actual": "other",
"id": "example-3-0",
"predicted": "other",
"probabilities": [
0.06666666666666667,
0.06666666666666667,
0.06666666666666667,
0.8
],
"text": "other sample document number 0 for this supplied dataset."
},
{
"actual": "other",
"id": "example-3-1",
"predicted": "other",
"probabilities": [
0.06666666666666667,
0.06666666666666667,
0.06666666666666667,
0.8
],
"text": "other sample document number 1 for this supplied dataset."
},
{
"actual": "other",
"id": "example-3-2",
"predicted": "other",
"probabilities": [
0.06666666666666667,
0.06666666666666667,
0.06666666666666667,
0.8
],
"text": "other sample document number 2 for this supplied dataset."
}
],
"items": {
"additionalProperties": false,
"properties": {
"actual": {
"enum": [
"damaged",
"wrong_item",
"unwanted",
"other"
],
"type": "string"
},
"id": {
"default": "",
"maxLength": 80,
"minLength": 1,
"type": "string"
},
"predicted": {
"enum": [
"damaged",
"wrong_item",
"unwanted",
"other"
],
"type": "string"
},
"probabilities": {
"default": [],
"items": {
"default": 0,
"maximum": 1,
"minimum": 0,
"type": "number"
},
"maxItems": 4,
"minItems": 4,
"type": "array"
},
"text": {
"default": "",
"maxLength": 1000,
"type": "string"
}
},
"required": [
"id",
"text",
"actual",
"predicted",
"probabilities"
],
"type": "object"
},
"maxItems": 200,
"minItems": 2,
"type": "array"
}
},
"required": [
"records",
"k"
],
"type": "object"
},
"bodyType": {
"enum": [
"json",
"form-data",
"text"
],
"type": "string"
},
"method": {
"enum": [
"POST"
],
"type": "string"
},
"type": {
"const": "http",
"type": "string"
}
},
"required": [
"type",
"method",
"bodyType",
"body"
],
"type": "object"
},
"output": {
"properties": {
"example": {
"type": "object"
},
"type": {
"type": "string"
}
},
"required": [
"type"
],
"type": "object"
}
},
"required": [
"input"
],
"type": "object"
}
}
},
"lastUpdated": "2026-10-22T04:01:44.114Z",
"quality": {
"l30DaysTotalCalls": 2,
"l30DaysUniquePayers": 1,
"lastCalledAt": "2026-10-22T04:01:38.509Z"
},
"resource": "https://market.datapackvibe.com/x402/assistant-sector-ml-return-reason-top-k",
"tags": [
"ai",
"sector-ml",
"workflow"
],
"type": "http",
"x402Version": 2
},
"source": "x402_bazaar",
"summary": "Return reason - Top-k label coverage: Top-k label coverage for Return reason. Up to 200 supplied labelled text records. Local dataset tools, evaluation and small naive-Bayes baselines; no hosted model or foundation-model training. One of 25 profiles or calculations across 20 shared operations in this sector. 0.01 USDC includes one bounded top-k label coverage deliverable."
}What the leaf hashes
{"body":"a3345b5a6bdb981a685e88b509b199ba28cc9b66df2cc022ae747ff9de345ccb","id":116143,"kind":"listing","method":"baseline/1","observed_us":1793025609222777,"prev":null,"subject":"x402_bazaar:https://market.datapackvibe.com/x402/assistant-sector-ml-return-reason-top-k","subject_kind":"source_record"}Proof
Fold these into the leaf in order, hashing each sorted pair with keccak256, to reach the root of (296695 rows).
- 0xa99c3ebe7d143d56e7cee9c714dd330423d13466b02deab08c1dd4b6035359d1
- 0xb408b5327456f912d01b1af3b0c91102e7a16b8636a9bb84cb1d1f7e9adc6c6c
- 0x3efe3bc2e671daa68f19566408384d79d83d45eccc5f6c422afd1b283a09a1e4
- 0xa541ea46f3647d1491cb21ef8163d4fab7f54822d322c411be933a7c52cfb794
- 0x464903312a0da32f5e8ecb1890c962b3bb2146e6a4357c55cf4283407f1f5521
- 0x1e8f765ff345fbc8036154dcbb9f5ea9fdad51e1bd3e7f73204048780cdae6c9
- 0x639521fe72b783e4e6cf8d8409aef278e33ea1598dedbe596a3f4ddc45b8cf80
- 0x20a78e4dd7323643511ad38c1930d1e2a91c18dd57598830d10b40003809877b
- 0xecbbd9a68a3b7e3cf7bf2313b743ba2c6f2338f332e242dffaa22aa33ca888c1
- 0xdafe89e6fd113360e44ef4b5cf78f02090d7d8c58f90801b9c55d378ade0c6ae
- 0x55ba80743bf45624f0b04651dfd0a37e2a85f91f45e334ff14efbb74a49dd361
- 0x09a19b8d31a6e948e5051cb72b98b1d2b2bfe053f62d6d24d61c22b3ed1c3f24
- 0x4700d6dfdb40e52e2ceb8ffe62c75f3f708d23452f828255fd003d795f5d9d66
- 0x3b4dba7d874fc323b0a364140a9c60f37bf547fe671897653118a9873fe03420
- 0x1a74ed3b3756b9cd946da49701bcec120ec88645013da99fa9eea60b39e1a570
- 0x123ec8bee20ddc55223eeef5a4f4d6c4b6416515adbb911c56759f5cde56e452
- 0xd0651cb9bc8155eb52b5247d506e74b8a935057dc190ba52091702ac25ed3a40
- 0x9a9024edb5069d88a324facb310a5ce8e495214bbaa968f077bede437390194f
- 0x9b9ce5b74b9bab5121612ef6b64920a8d453cbf311096a423eef9702747e868a
- Day root
- 0xf43e8dcc3d451a4788b26be904c55e8c4c0fa75c9666796c51db38d37e2c0df8
- Chained
- 0x702d5ac508f08b0d1accf36af25822d8e5660367494edd17a642fb61e158a57a
- Published
- On Arc Testnet, block 69251483: 0x495162f8936e19f0039918feebe6c307f327cd6bf8c37219620b1970041fa9ae