L'articolo "김하나 (카피라이터)" nella Wikipedia in coreano ha 18.6 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 4 riferimenti e 5 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "김하나 (카피라이터)", il suo contenuto è stato scritto da 4 utenti registrati di Wikipedia in coreano e modificato da 4 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 3 volte nella Wikipedia in coreano e citato 3 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. 40346 08.2020 |
Globale: N. 2480426 06.2024 |
| Miglior Rango | coreano: N. 41710 06.2019 |
Globale: N. 2231467 06.2019 |
Il 1 febbraio 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Donald Trump, Marianne Faithfull, O. J. Simpson, Neymar, Israel Adesanya, Nassourdine Imavov, Royal Rumble 2025, Elon Musk, Karla Sofía Gascón, Emilia Pérez.
Nella Wikipedia in coreano gli articoli più popolari quel giorno erano: 문화방송, 독수리 5형제를 부탁해!, 김가영 (기상 캐스터), 한국교육방송공사, 한국방송공사, 원경왕후, 이영하 (배우), 주석중, 인사하는 사이, 전한길.
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
