L'articolo "Lime softening" nella Wikipedia in inglese ha 15.9 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 3 riferimenti e 5 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "Lime softening", il suo contenuto è stato scritto da 22 utenti registrati di Wikipedia in inglese e modificato da 22 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 17 volte nella Wikipedia in inglese e citato 17 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 agosto 2024 (inclusa la cronologia delle revisioni e le visualizzazioni di pagina degli anni precedenti).
| Miglior Rango | inglese: N. 288920 04.2015 |
Globale: N. 499723 04.2015 |
| Miglior Rango | inglese: N. 116886 08.2010 |
Globale: N. 341263 09.2014 |
Il 15 gennaio 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Squid Game, Elon Musk, seconda stagione di Squid Game, morti nel 2025, ChatGPT, Nosferatu, Donald Trump, Neil Gaiman, Pete Hegseth, Groenlandia.
Nella Wikipedia in inglese gli articoli più popolari quel giorno erano: Pam Bondi, Pete Hegseth, Linda Nolan, Kumbh Mela, ASEAN, Neil Gaiman, Deaths in 2025, Game Changer (film), Tony Slattery, The Nolans.
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 agosto 2024. Nel calcolare la popolarità attuale e l'intelligenza artificiale degli articoli sono stati presi in considerazione i dati del luglio 2024. Per i valori storici di popolarità e AI WikiRank ha utilizzato dati dal 2001 al 2023... 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
