O artigo "Sharpening the Sycthe" na Wikipédia em inglês simples tem 3.6 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024).
Desde a criação do artigo "Sharpening the Sycthe", seu conteúdo foi escrito por 5 usuários cadastrados na Wikipédia em inglês simples e editado por 5 usuários registrados da Wikipédia 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 simples: Nº 68109 09.2013 |
Global: Nº 7471837 04.2013 |
| Melhor Posição | inglês simples: Nº 2582 05.2020 |
Global: Nº 1368666 05.2020 |
Em 20 de dezembro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Magdeburgo, Mufasa: O Rei Leão, Elon Musk, Caso dos estupros de Mazan, Gisèle Pelicot, Superman: Legacy, Ayrton Senna, Isack Hadjar, mortes em 2024, David Corenswet.
Na Wikipédia em inglês simples, os artigos mais populares naquele dia foram: Kraven the Hunter (movie), Lisa Sparxxx, Wikimedia Foundation, SOLID (object-oriented design), XXXTentacion, Arthur Leigh Allen, Anora, Elon Musk, Conclave (movie), Josef Fritzl.
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
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onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
