FINDING #3247 · UNIT ID 706827113
claws-lab/XLingEval
Code and Resources for the paper, "Better to Ask in English: Cross-Lingual Evaluation of Large Language Models for Healthcare Queries"
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
4% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.00
ACCEL
+1.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-09-29 · FORK-RETENTION 0.0% · 12 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
286
FOLLOWERS
46
OWNER ★
970
Engagement Signals
FORKS
34
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 12 / 12 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
claws-lab/XLingEval собрал 12 звёзд за окно, тогда как у автора всего 46 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 286. Это даёт surprise-индекс 0.0123 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 64% OF 8994 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8994 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 64%
VELOCITY4.005.67-1.67ABOVE 30%
RETENTION0.0%41.8%-41.8 PPABOVE 0%
FORKS34337-303ABOVE 15%
SURPRISE0.010.00+0.01ABOVE 66%