Github Trends®
8092 findingsmedian surprise 0.00456window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
▲РЕПО НЕТ В ОКНЕ 90D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 3D (3 days) — РАНГ #8060.
FINDING #8060 · UNIT ID 841342273
SkylarShiHub/pumBayes
An R package for Bayesian estimation of probit unfolding models for binary preference data. This R package is described in the paper 'pumBayes: Estimating Ideal Points from Voting Data in R Using Unfolding Models' (2026). Journal of Open Research Software.
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0542
ENGAGEMENT0.00
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
9% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.33
ACCEL
-5.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-10-04 · FORK-RETENTION 0.0% · 10 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
22
FOLLOWERS
8
OWNER ★
135

Engagement Signals

FORKS
0
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 10 / 10 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

SkylarShiHub/pumBayes собрал 10 звёзд за окно, тогда как у автора всего 8 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 22. Это даёт surprise-индекс 0.0542 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 8092 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 0%
VELOCITY3.335.67-2.33ABOVE 18%
RETENTION0.0%35.7%-35.7 PPABOVE 0%
FORKS0325-325ABOVE 0%
SURPRISE0.050.00+0.05ABOVE 88%