L'articolo “Gamma encoding” nella Wikipedia in inglese ha 0.1 punti per la qualità (al 1 luglio 2025).
Dalla creazione dell'articolo “Gamma encoding”, il suo contenuto è stato scritto da 3 utenti registrati di Wikipedia in inglese e modificato da 3 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
Il grado di interesse degli autori più alto dal 2001:/p>
Il grado di popolarità più alto dal 2008:
C'è 1 versione linguistica per questo articolo nel database WikiRank (delle 55 edizioni linguistiche di Wikipedia considerate).
La valutazione della qualità e della popolarità si basava sui dump di Wikipedia del 1 luglio 2025 (inclusa la cronologia delle revisioni e le visualizzazioni di pagina degli anni precedenti).
| Miglior Rango | inglese: N. 2257802 08.2014 |
Globale: N. 3782040 07.2014 |
| Miglior Rango | inglese: N. 284839 03.2022 |
Globale: N. 794993 03.2022 |
Il 28 gennaio 2026 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: UEFA Champions League 2025-2026, Nipah-Virus, Orologio dell'apocalisse, UEFA Champions League, Elena Rybakina, Donald Trump, Campionato europeo di pallamano maschile 2026, uccisione di Alex Pretti, Kristi Noem, morti nel 2026.
Nella Wikipedia in inglese gli articoli più popolari quel giorno erano: Ajit Pawar, Border 2, Sharad Pawar, Killing of Alex Pretti, Ilhan Omar, Sunetra Pawar, Todd Monken, Kristi Noem, Wonder Man (miniseries), Gregory Bovino.
Il progetto è finalizzato alla valutazione relativa automatica degli articoli nelle diverse versioni linguistiche di Wikipedia. Al momento il servizio permette di confrontare oltre 44 milioni di articoli di Wikipedia in 55 lingue. I punteggi di qualità degli articoli si basano sui dump di Wikipedia del luglio 2025. Nel calcolare la popolarità attuale e l'intelligenza artificiale degli articoli sono stati presi in considerazione i dati del giugno 2025. Per i valori storici di popolarità e AI WikiRank ha utilizzato dati dal 2001 al 2025... More information
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dove:
I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
