L'articolo "Beginejaj Festoj" nella Wikipedia in esperanto ha 1.3 punti per la qualità (al 1 agosto 2024).
Dalla creazione dell'articolo "Beginejaj Festoj", il suo contenuto è stato scritto da 2 utenti registrati di Wikipedia in esperanto e modificato da 2 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 1 volte nella Wikipedia in esperanto e citato 1 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 | esperanto: N. 35707 01.2022 |
Globale: N. 3502170 01.2008 |
| Miglior Rango | esperanto: N. 2625 06.2014 |
Globale: N. 550238 07.2005 |
Il 2 marzo 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Volodimir Zelens'kij, Elon Musk, Gene Hackman, Premi Oscar 2025, Donald Trump, J. D. Vance, Bob Dylan, The Brutalist, Michelle Trachtenberg, Papa Francesco.
Nella Wikipedia in esperanto gli articoli più popolari quel giorno erano: Liberio, Esperanto, Kantono Nimba, DokuWiki, Imatrankoski, Vikipedio, Burundo, Listo de urboj de Liberio, TTT, Dividsigno.
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
