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Para artigos “sobreviventes” da primeira revisão, algumas das maiores wikis avaliam periodicamente a qualidade dos artigos, usando uma escala que mais ou menos corresponde à escala de avaliação da Wikipédia 1.0. Ter ambas as avaliações será útil, pelo fato de elas nos ajudar a calibrar nosso progresso e identificar oportunidades perdidas (como artigos populares que estejam em baixa qualidade). No entanto, manter essas avaliações atualizadas é desafiador. É aí que o modelo de aprendizado de máquina da  entra. Treinando um modelo para replicar as avaliações à qualidade dos artigos que humanos realizam, conseguimos avaliar automaticamente todos os artigos e todas as revisões com um computador.