Sharon Beasley-Teague - política norte-americana. O artigo "Sharon Beasley-Teague" na Wikipédia em inglês tem 36.4 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 26 referências e 4 seções.
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O artigo é citado 24 vezes na Wikipédia em inglês e citado 24 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 agosto de 2024 (incluindo histórico de revisões e visualizações de página de anos anteriores).
| Melhor Posição | inglês: Nº 1308373 08.2020 |
Global: Nº 2274305 08.2020 |
| Melhor Posição | inglês: Nº 205753 01.2021 |
Global: Nº 587645 01.2021 |
Em 20 de fevereiro de 2025, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Papa Francisco, Elon Musk, Donald Trump, Zero Day, Liga dos Campeões da UEFA de 2024–25, morte de Gabby Petito, Kylian Mbappé, Liga dos Campeões da UEFA, ChatGPT, Volodymyr Zelenski.
Na Wikipédia em inglês, os artigos mais populares naquele dia foram: Rekha Gupta, Chhava, Kash Patel, Sambhaji, Elon Musk, Killing of Gabby Petito, Zero Day (TV series), Belle Gibson, Captain America: Brave New World, ICC Champions Trophy.
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
$$Qualidade=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(29.86+21.31+28.57+28.57+73.47)$$
onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
