Github Trends®
6295 findingsmedian surprise 0.0121window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #3389 · UNIT ID 449681070
wasserth/TotalSegmentator
Tool for robust segmentation of >100 important anatomical structures in CT and MR images
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00467
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.32
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.70
ACCEL
-0.07
RETENTION
12.3%
PEAK 2026-06-18 · FORK-RETENTION 0.0% · 81 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
538
FOLLOWERS
246
OWNER ★
2,920

Engagement Signals

FORKS
455
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 81 / 81 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

wasserth/TotalSegmentator собрал 81 звёзд за окно, тогда как у автора всего 246 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 538. Это даёт surprise-индекс 0.00467 (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 6295 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 46%
VELOCITY2.704.23-1.53ABOVE 32%
RETENTION12.3%29.4%-17.1 PPABOVE 17%
FORKS45592+363ABOVE 84%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 30%