FINDING #380 · 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
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
29% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
12.00
ACCEL
-18.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-08 · FORK-RETENTION 0.0% · 36 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
23
FOLLOWERS
8
OWNER ★
145
Engagement Signals
FORKS
2
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 36 / 36 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
SkylarShiHub/pumBayes собрал 36 звёзд за окно, тогда как у автора всего 8 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 23. Это даёт surprise-индекс 0.19 (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 96% OF 8676 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8676 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.040.00+0.04ABOVE 96%
VELOCITY12.005.67+6.33ABOVE 75%
RETENTION0.0%33.3%-33.3 PPABOVE 0%
FORKS2339-337ABOVE 2%
SURPRISE0.190.00+0.19ABOVE 97%