Estrada da Mata - A Estrada da Mata foi construída no século XIX e era um caminho utilizado pelos tropeiros para o transporte de gado, cavalos e muares de Viamão no Rio Grande do Sul para Sorocaba em São Paulo. O artigo "Estrada da Mata" na Wikipédia em português tem 4.3 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 0 referências e 3 seções. O artigo também contém modelo de falha de qualidade, que reduz o índice de qualidade.
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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 | português: Nº 114406 04.2010 |
Global: Nº 2928615 07.2012 |
| Melhor Posição | português: Nº 26781 10.2021 |
Global: Nº 818672 05.2008 |
Em 6 de setembro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Linkin Park, Chester Bennington, Rob Bourdon, Emily Armstrong, Cristiano Ronaldo, Liga das Nações da UEFA, Beetlejuice, Jessica Pegula, Mike Shinoda, Rebecca Cheptegei.
Na Wikipédia em português, os artigos mais populares naquele dia foram: Memphis Depay, Silvio Almeida, Sérgio Mendes, Linkin Park, Emily Armstrong, Chester Bennington, Pablo Marçal, Independência do Brasil, Anielle Franco, ChatGPT.
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
$$Qualidade=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(4.1+0+0+18.75+0)-0.23$$
onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
