O artigo “Divergence-from-randomness model” na Wikipédia em inglês tem 32.6 pontos para qualidade (em 1º de julho de 2025). O artigo contém 5 referências e 21 seções.
Desde a criação do artigo “Divergence-from-randomness model”, seu conteúdo foi escrito por 56 usuários cadastrados na Wikipédia em inglês e editado por 56 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 7 vezes na Wikipédia em inglês e citado 7 vezes 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 julho de 2025 (incluindo histórico de revisões e visualizações de página de anos anteriores).
| Melhor Posição | inglês: Nº 245413 09.2014 |
Global: Nº 437549 09.2014 |
Em 7 de outubro de 2025, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Ed Gein, Ilse Koch, Lizzie Borden, Anthony Perkins, The Original Monster, Greta Thunberg, Richard Speck, Psycho, ChatGPT, Charlie Hunnam.
Na Wikipédia em inglês, os artigos mais populares naquele dia foram: Ed Gein, Google Chrome, Monster: The Original Monster, Kantara: Chapter 1, Ilse Koch, Richard Speck, Trevor Lawrence, Anthony Perkins, Lizzie Borden, Charlie Hunnam.
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 julho de 2025. Ao calcular a popularidade atual e a IA dos artigos, foram levados em consideração os dados de junho de 2025. Para valores históricos de popularidade e AI, o WikiRank usou dados de 2001 a 2025... Mais Informações
$$Qualidade=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(31.29+4.07+14.29+100+13.35)$$
onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
