FINDING #3784 · 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)
3% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
1.57
ACCEL
-0.50
RETENTION
29.2%
PEAK 2026-10-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 11 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
299
FOLLOWERS
46
OWNER ★
1,037
Engagement Signals
FORKS
41
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 11 / 11 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
claws-lab/XLingEval собрал 11 звёзд за окно, тогда как у автора всего 46 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 299. Это даёт surprise-индекс 0.00463 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 61% OF 9651 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9651 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 61%
VELOCITY1.573.14-1.57ABOVE 8%
RETENTION29.2%16.7%+12.5 PPABOVE 65%
FORKS41277-236ABOVE 19%
SURPRISE0.000.00+0.00ABOVE 55%