Статья «Begash» в английской Википедии имеет 39.6 баллов за качество (по состоянию на 1 июля 2025 года). Статья содержит, среди прочих показателей, 23 примечаний и 5 разделов.
С момента создания статьи «Begash» ее содержимое было создано 4 зарегистрированными пользователями английской Википедии и редактировано 4 зарегистрированными пользователями Википедии во всех языковых версиях.
Эта статья цитируется 183 раз в английской Википедии и цитируется 183 раз во всех языках.
Наивысший рейтинг по интересам авторов с 2001 года:
Самый высокий рейтинг популярности с 2008 года:
Для данной статьи найдена 1 языковая версия в базе ВикиРанк (из рассматриваемых 55 языковых версий Википедии).
Данные по состоянию на 1 июля 2025 года.
| Лучшая позиция | Английский: №2566001 09.2016 |
Глобальный: №4555631 09.2016 |
| Лучшая позиция | Английский: №822737 12.2022 |
Глобальный: №1569019 03.2019 |
10 февраля 2026 года В многоязычной Википедии пользователи Интернета чаще всего читали статьи на следующие темы: Джеффри Эпштейн, Гислейн Максвелл, Илья Малинин, Бэд Банни, Зимние Олимпийские игры 2026, Файлы Эпштейна, Ютта Лердам, Джейк Пол, Пуэрто-Рико, Литл Сейнт-Джеймс.
В английской Википедии в этот день самыми популярными были статьи: Bad Bunny, Jeffrey Epstein, Epstein files, Ilia Malinin, Savannah Guthrie, Ghislaine Maxwell, 2026 Winter Olympics, List of Super Bowl halftime shows, Eileen Gu, Jutta Leerdam.
Проект ВикиРанк предназначен для автоматической относительной оценки статей в разных языковых версиях Википедии. В настоящий момент ВикиРанк позволяет сравнивать более 44 миллионов статей Википедии на 55 языках. Показатели качества статей основаны на резервных копиях Википедии по состоянию на июль 2025. При расчёте популярности учитывались статистические данные статей за последний месяц (июне 2025 года). При расчете текущей популярности и Интереса Авторов (ИА) статей учитывались данные за июне 2025 года. Для подсчёта исторических значений популярности и ИА использовались данные с 2001 по 2025 гг... Подробнее
$$Качество=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(15.2+18.7+28.57+35.71+100)$$
где:
Результат расчётов может несколько отличаться из-за округленных значений нормированных показателей
