L'article "MLT (hacktivist)" sur Wikipédia en anglais a 30.9 points pour la qualité (au 1 août 2024). L'article contient 19 références et 5 sections.
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Le rang d’intérêt des auteurs le plus élevé depuis 2001:
Le classement de popularité le plus élevé depuis 2008:
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L'évaluation de la qualité et de la popularité est basée sur les dumps Wikipédia du 1 août 2024 (y compris l'historique des révisions et les pages vues des années précédentes).
| Meilleur rang | anglais: n° 385395 01.2022 |
Mondial: n° 673977 01.2022 |
| Meilleur rang | anglais: n° 39028 12.2019 |
Mondial: n° 157303 12.2019 |
Au 6 novembre 2024 sur Wikipédia multilingue, les internautes lisent le plus souvent des articles sur les thèmes suivants: Donald Trump, élection présidentielle américaine de 2024, Kamala Harris, élection présidentielle américaine de 2020, collège électoral des États-Unis, président des États-Unis, élection présidentielle américaine de 2016, Melania Trump, liste des présidents des États-Unis, Joe Biden.
Sur Wikipédia en anglais, les articles les plus populaires ce jour-là étaient: 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.
Le projet est destiné à l'évaluation relative automatique des articles dans les différentes versions linguistiques de Wikipédia. À l'heure actuelle, le service permet de comparer plus de 44 millions d'articles Wikipédia dans 55 langues. Les scores de qualité des articles sont basés sur les dumps Wikipédia de août 2024. Lors du calcul de la popularité actuelle et de l’intérêt des auteurs pour les articles, les données de juillet 2024 Pour les valeurs historiques de popularité et d’intérêt des auteurs, WikiRank a utilisé des données de 2001 à 2023... Plus d'information
$$Qualité=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(19.03+15.57+0+35.71+84.27)$$
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Les résultats des calculs peuvent être légèrement différents en raison des valeurs arrondies des mesures normalisées dans les formules
