L'articolo "Load testing" nella Wikipedia in inglese ha 23.7 punti per la qualità (al 1 novembre 2023). L'articolo contiene 4 riferimenti e 6 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "Load testing", il suo contenuto è stato scritto da 205 utenti registrati di Wikipedia in inglese e modificato da 205 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 206 volte nella Wikipedia in inglese e citato 206 volte 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 novembre 2023 (inclusa la cronologia delle revisioni e le visualizzazioni di pagina degli anni precedenti).
| Miglior Rango | inglese: N. 13047 06.2012 |
Globale: N. 66789 11.2003 |
Il 23 aprile 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: YouTube, Serie A, Shogun, Fallout, Facebook, Fallout, san Giorgio, Giorno di San Giorgio, FC Inter, ChatGPT.
Nella Wikipedia in inglese gli articoli più popolari quel giorno erano: Indian Premier League, Richard Gadd, Baby Reindeer, Shōgun (upcoming TV series), Saint George's Day, Fallout (2024 TV series), Deaths in 2024, Benjamin Brand, 2024 Indian Premier League, Next Indian general election.
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 novembre 2023. Nel calcolare la popolarità attuale e l'intelligenza artificiale degli articoli sono stati presi in considerazione i dati del ottobre 2023. Per i valori storici di popolarità e AI WikiRank ha utilizzato dati dal 2001 al 2023... More information
$$Qualità=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(10.15+3.31+28.57+42.86+33.5)$$
dove:
I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
