O artigo "Dikhit Khanzada" na Wikipédia em inglês tem 21.8 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024).
Desde a criação do artigo "Dikhit Khanzada", seu conteúdo foi escrito por 10 usuários cadastrados na Wikipédia em inglês e editado por 10 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
A classificação mais alta de interesse dos autores em 2001:
A classificação de popularidade mais alta de 2008:
Há uma versão em um idioma para este artigo no banco de dados WikiRank (das 55 edições em idiomas da Wikipédia consideradas).
A avaliação de qualidade e popularidade foi baseada em despejos da Wikipedia de 1º de agosto de 2024 (incluindo histórico de revisões e visualizações de página de anos anteriores).
| Melhor Posição | inglês: Nº 1855484 08.2023 |
Global: Nº 3244139 08.2023 |
| Melhor Posição | inglês: Nº 72548 10.2023 |
Global: Nº 264557 10.2023 |
Em 19 de novembro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Mike Tyson, Elon Musk, MGM-140 ATACMS, Gladiator II, Dia Internacional do Homem, Liga das Nações da UEFA de 2024–25, Donald Trump, Jake Paul, Jon Jones, mortes em 2024.
Na Wikipédia em inglês, os artigos mais populares naquele dia foram: Mehmet Oz, Sean Duffy, Gladiator II, Mike Tyson, 2024 United States presidential election, Matt Gaetz, Deaths in 2024, Elon Musk, Wicked (2024 film), Dune: Prophecy.
O projeto destina-se à avaliação relativa automática dos artigos nas diversas versões linguísticas da Wikipédia. No momento, o serviço permite comparar mais de 44 milhões de artigos da Wikipédia em 55 idiomas. Os índices de qualidade dos artigos são baseados em despejos da Wikipédia de agosto de 2024. Ao calcular a popularidade atual e a IA dos artigos, foram levados em consideração os dados de julho de 2024. Para valores históricos de popularidade e AI, o WikiRank usou dados de 2001 a 2023... Mais Informações
$$Qualidade=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(0.82+0.82+0+7.14+100)$$
onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
