Статья «Simultaneous uniformization theorem» в английской Википедии имеет 1.8 баллов за качество (по состоянию на 1 июля 2025 года).
С момента создания статьи «Simultaneous uniformization theorem» ее содержимое было создано 5 зарегистрированными пользователями английской Википедии и редактировано 5 зарегистрированными пользователями Википедии во всех языковых версиях.
Эта статья цитируется 8 раз в английской Википедии и цитируется 8 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: №1241844 03.2014 |
Глобальный: №2220747 03.2014 |
| Лучшая позиция | Английский: №349321 03.2011 |
Глобальный: №750380 03.2011 |
7 октября 2025 года В многоязычной Википедии пользователи Интернета чаще всего читали статьи на следующие темы: Эд Гин, Ильза Кох, Лиззи Борден, Энтони Перкинс, Монстр: История Эда Гайна, Грета Тунберг, Ричард Спек, Психо, ChatGPT, Чарли Ханнам.
В английской Википедии в этот день самыми популярными были статьи: Ed Gein, Google Chrome, Monster: The Original Monster, Kantara: Chapter 1, Ilse Koch, Richard Speck, Trevor Lawrence, Anthony Perkins, Lizzie Borden, Charlie Hunnam.
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
$$Качество=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(1.94+0+0+7.14+0)$$
где:
Результат расчётов может несколько отличаться из-за округленных значений нормированных показателей
