FINDING #249 · UNIT ID 355193673
Open-Debin/Bayesian_MQDA
[ICCV 2021]: Shallow Bayesian Meta Learning for Real World Few-shot Recognition
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
47% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
22.33
ACCEL
-0.50
RETENTION
95.7%
PEAK 2026-09-10 · FORK-RETENTION 100.0% · 67 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
100
FOLLOWERS
33
OWNER ★
673
Engagement Signals
FORKS
16
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 67 / 67 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
Open-Debin/Bayesian_MQDA собрал 67 звёзд за окно, тогда как у автора всего 33 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 100. Это даёт surprise-индекс 0.16 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 100.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 97% OF 8833 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8833 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.080.00+0.08ABOVE 97%
VELOCITY22.335.67+16.67ABOVE 87%
RETENTION95.7%45.9%+49.8 PPABOVE 95%
FORKS16343-327ABOVE 9%
SURPRISE0.160.00+0.15ABOVE 96%