L'articolo "Mine de Mata no Madh" nella Wikipedia in francese ha 4.1 punti per la qualità (al 1 agosto 2024).
Dalla creazione dell'articolo "Mine de Mata no Madh", il suo contenuto è stato scritto da 1 utenti registrati di Wikipedia in francese e modificato da 1 utenti registrati di Wikipedia 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 | francese: N. 1063371 01.2014 |
Globale: N. 7697919 01.2014 |
| Miglior Rango | francese: N. 195009 12.2014 |
Globale: N. 1572925 12.2014 |
Il 7 febbraio 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Elon Musk, Donald Trump, Bianca Censori, Kanye West, Cristiano Ronaldo, Agenzia degli Stati Uniti per lo Sviluppo Internazionale, morti nel 2025, Karla Sofía Gascón, Benson Boone, Irv Gotti.
Nella Wikipedia in francese gli articoli più popolari quel giorno erano: Naâman, Charlotte de Turckheim, Julie Zenatti, Soudan du Sud, Adil Rami, Catherine Laborde, Nelson Monfort, Paul-Loup Sulitzer, Florent Manaudou, Fauve Hautot.
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
