L'articolo "한화디펜스 (2009 ~ 2019년 기업)" nella Wikipedia in coreano ha 2.9 punti per la qualità (al 1 agosto 2024).
Dalla creazione dell'articolo "한화디펜스 (2009 ~ 2019년 기업)", il suo contenuto è stato scritto da 2 utenti registrati di Wikipedia in coreano e modificato da 2 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 1 volte nella Wikipedia in coreano 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 | coreano: N. 11617 07.2020 |
Globale: N. 1245499 07.2020 |
| Miglior Rango | coreano: N. 9826 11.2021 |
Globale: N. 909168 06.2022 |
Il 12 novembre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Donald Trump, Marco Rubio, Elon Musk, Song Jae-rim, elezioni presidenziali negli Stati Uniti d'America del 2024, Megan Fox, Melania Trump, Il gladiatore II, ChatGPT, morti nel 2024.
Nella Wikipedia in coreano gli articoli più popolari quel giorno erano: 송재림, 문화방송, 백일해, 최지인 (아나운서), 한국방송공사, 벤 (대한민국의 가수), 도널드 트럼프, 주병진, 한국교육방송공사, 김득신 (시인).
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
