Modelo causal de Rubin

Qualità:

L'articolo "Modelo causal de Rubin" nella Wikipedia in portoghese ha 24.6 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 9 riferimenti e 5 sezioni.

Questo articolo ha la migliore qualità nella Wikipedia in inglese. Inoltre, questo articolo è il più popolare in quella versione linguistica.

Dalla creazione dell'articolo "Modelo causal de Rubin", il suo contenuto è stato scritto da 1 utenti registrati di Wikipedia in portoghese e modificato da 90 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.

L'articolo è citato 1 volte nella Wikipedia in portoghese e citato 62 volte in tutte le lingue.

Il grado di interesse degli autori più alto dal 2001:/p>

• Locale (portoghese): N. 45368 nell'agosto 2023
• Globale: N. 214893 nel settembre 2013

Il grado di popolarità più alto dal 2008:

• Locale (portoghese): N. 378548 nel giugno 2024
• Globale: N. 295450 nell'ottobre 2021

Ci sono 6 versioni linguistiche 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).

La tabella seguente mostra le versioni linguistiche dell'articolo con la massima qualità.

#	Lingua	Grado di qualità	Punteggio di qualità
1	inglese (en) Rubin causal model		35.4893
2	portoghese (pt) Modelo causal de Rubin		24.571
3	giapponese (ja) ルービン因果モデル		18.8766
4	francese (fr) Modèle causal de Neyman-Rubin		15.2091
5	spagnolo (es) Modelo causal de Rubin		10.9975
6	cinese (zh) 潜在结果模型		2.5327

La tabella seguente mostra le versioni linguistiche più popolari dell'articolo.

#	Lingua	Premio di popolarità	Popolarità relativa
1	inglese (en) Rubin causal model		497 553
2	cinese (zh) 潜在结果模型		24 358
3	spagnolo (es) Modelo causal de Rubin		22 959
4	francese (fr) Modèle causal de Neyman-Rubin		15 290
5	giapponese (ja) ルービン因果モデル		11 220
6	portoghese (pt) Modelo causal de Rubin		251

La tabella seguente mostra le versioni linguistiche dell'articolo con la maggiore popolarità nell'ultimo mese.

#	Lingua	Premio di popolarità	Popolarità relativa
1	inglese (en) Rubin causal model		2 860
2	giapponese (ja) ルービン因果モデル		224
3	francese (fr) Modèle causal de Neyman-Rubin		94
4	cinese (zh) 潜在结果模型		66
5	spagnolo (es) Modelo causal de Rubin		57
6	portoghese (pt) Modelo causal de Rubin		17

La tabella seguente mostra le versioni linguistiche dell'articolo con il maggiore interesse degli autori.

#	Lingua	Premio IA	IA relativi
1	inglese (en) Rubin causal model		67
2	cinese (zh) 潜在结果模型		12
3	spagnolo (es) Modelo causal de Rubin		4
4	francese (fr) Modèle causal de Neyman-Rubin		4
5	giapponese (ja) ルービン因果モデル		2
6	portoghese (pt) Modelo causal de Rubin		1

La tabella seguente mostra le versioni linguistiche dell'articolo con il maggiore interesse degli autori nell'ultimo mese.

#	Lingua	Premio IA	IA relativi
1	inglese (en) Rubin causal model		1
2	spagnolo (es) Modelo causal de Rubin		0
3	francese (fr) Modèle causal de Neyman-Rubin		0
4	giapponese (ja) ルービン因果モデル		0
5	portoghese (pt) Modelo causal de Rubin		0
6	cinese (zh) 潜在结果模型		0

La tabella seguente mostra le versioni linguistiche dell'articolo con il maggior numero di citazioni.

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.

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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