O artigo "Телешевская, Жанна Матвеевна" na Wikipédia em russo tem 10.3 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 2 referências e 4 seções.
Desde a criação do artigo "Телешевская, Жанна Матвеевна", seu conteúdo foi escrito por 16 usuários cadastrados na Wikipédia em russo e editado por 16 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 6 vezes na Wikipédia em russo e citado 6 vezes em todos os idiomas.
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 | russo: Nº 62403 05.2009 |
Global: Nº 1117136 05.2009 |
| Melhor Posição | russo: Nº 7952 05.2009 |
Global: Nº 288774 05.2009 |
Em 12 de novembro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Donald Trump, Marco Rubio, Elon Musk, Song Jae-lim, Eleição presidencial nos Estados Unidos em 2024, Megan Fox, Melania Trump, Gladiator II, ChatGPT, mortes em 2024.
Na Wikipédia em russo, os artigos mais populares naquele dia foram: Яндекс, Трамп, Дональд, YouTube, Президентские выборы в США (2024), Молодёжка. Студенты, Трамп, Мелания, Чайлдфри, Субстанция (фильм), Список умерших в 2024 году, Россия.
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
$$Qualidade=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(4.16+1.1+0+20+26.4)$$
onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
