L'articolo "Terve leheserv" nella Wikipedia in estone ha 2.4 punti per la qualità (al 1 agosto 2024).
Dalla creazione dell'articolo "Terve leheserv", il suo contenuto è stato scritto da 3 utenti registrati di Wikipedia in estone e modificato da 3 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 54 volte nella Wikipedia in estone e citato 54 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 | estone: N. 40573 10.2018 |
Globale: N. 6160807 02.2021 |
| Miglior Rango | estone: N. 4266 08.2011 |
Globale: N. 746215 08.2011 |
Il 25 gennaio 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Donald Trump, Madison Keys, Elon Musk, Aryna Sabalenka, Melania Trump, Emilia Pérez, Abdukodir Khusanov, Pete Hegseth, Nosferatu, Karla Sofía Gascón.
Nella Wikipedia in estone gli articoli più popolari quel giorno erano: Šveitsi linnade loend, Soome linnade loend, Monte Carlo, Hiina astroloogia, Gröönimaa, Taani ajalugu, Kaie Mihkelson, Hispaania ajalugu, Els Himma, Uus algus (telesari).
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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I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
