FINDING #2257 · 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)
41% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.00
ACCEL
+0.04
RETENTION
50.0%
PEAK 2026-08-04 · FORK-RETENTION 0.0% · 28 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
246
FOLLOWERS
46
OWNER ★
770
Engagement Signals
FORKS
8
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 28 / 28 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
claws-lab/XLingEval собрал 28 звёзд за окно, тогда как у автора всего 46 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 246. Это даёт surprise-индекс 0.014 (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 77% OF 9721 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9721 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 77%
VELOCITY4.003.43+0.57ABOVE 55%
RETENTION50.0%32.1%+17.9 PPABOVE 76%
FORKS8130-122ABOVE 8%
SURPRISE0.010.01+0.01ABOVE 68%