FINDING #3107 · 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)
11% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.29
ACCEL
+0.11
RETENTION
57.1%
PEAK 2026-09-26 · FORK-RETENTION 0.0% · 30 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
286
FOLLOWERS
46
OWNER ★
970
Engagement Signals
FORKS
34
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 30 / 30 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
claws-lab/XLingEval собрал 30 звёзд за окно, тогда как у автора всего 46 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 286. Это даёт surprise-индекс 0.0131 (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 68% OF 9758 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9758 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 68%
VELOCITY4.293.57+0.71ABOVE 55%
RETENTION57.1%38.3%+18.8 PPABOVE 77%
FORKS34106-72ABOVE 25%
SURPRISE0.010.01+0.00ABOVE 61%