Rajat Subhra Hazra - matemático indiano. O artigo "Rajat Subhra Hazra" na Wikipédia em inglês tem 19.5 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 6 referências e 4 seções.
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A classificação mais alta de interesse dos autores em 2001:
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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 902191 09.2020 |
Global: Nº 1554918 09.2020 |
| Melhor Posição | inglês: Nº 64259 10.2020 |
Global: Nº 226838 10.2020 |
Em 6 de novembro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Donald Trump, Eleição presidencial nos Estados Unidos em 2024, Kamala Harris, Eleição presidencial nos Estados Unidos em 2020, Colégio eleitoral dos Estados Unidos, Presidente dos Estados Unidos, Eleição presidencial nos Estados Unidos em 2016, Melania Trump, lista de presidentes dos Estados Unidos, Joe Biden.
Na Wikipédia em inglês, os artigos mais populares naquele dia foram: 2024 United States presidential election, 2020 United States presidential election, Donald Trump, 2016 United States presidential election, Kamala Harris, 2020 United States elections, 2024 United States elections, 2012 United States presidential election, Project 2025, United States Electoral College.
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
$$Qualidade=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(9.2+4.92+0+28.57+55.06)$$
onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
