O artigo "Johnny Fedora" na Wikipédia em inglês tem 3.9 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 0 referências e 2 seções.
Desde a criação do artigo "Johnny Fedora", seu conteúdo foi escrito por 17 usuários cadastrados na Wikipédia em inglês e editado por 17 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
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A classificação mais alta de interesse dos autores em 2001:
A classificação de popularidade mais alta de 2008:
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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 632633 03.2022 |
Global: Nº 1073682 03.2022 |
| Melhor Posição | inglês: Nº 57467 02.2005 |
Global: Nº 115899 06.2004 |
Em 3 de novembro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Eleição presidencial nos Estados Unidos em 2024, Kamala Harris, Donald Trump, Campeonato Mundial de Fórmula 1 de 2024, The Substance, Kemi Badenoch, mortes em 2024, Elon Musk, Venom: The Last Dance, Max Verstappen.
Na Wikipédia em inglês, os artigos mais populares naquele dia foram: 2024 United States presidential election, Kemi Badenoch, Chappell Roan, Bhool Bhulaiyaa 3, Singham Again, Kamala Harris, John Mulaney, Mukund Varadarajan, Rodney Alcala, 2020 United States presidential election.
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
$$Qualidade=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(5.34+0+0+14.29+0)$$
onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
