L'articolo "ปาร์ตี้วิทยาศาสตร์ ตอน อโรคา ซายส์ ปาร์ตี้" nella Wikipedia in thai ha 9.8 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 0 riferimenti e 7 sezioni. L'articolo contiene anche un modello di difetti di qualità, che riduce il punteggio di qualità.
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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 | thai: N. 2581 05.2010 |
Globale: N. 683031 06.2010 |
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 thai gli articoli più popolari quel giorno erano: อรอนงค์ ปิยนาฏวชิรพัทธ์, ซง แจ-ลิม, วันลอยกระทง, องค์การกระจายเสียงและแพร่ภาพสาธารณะแห่งประเทศไทย, พิเศษ:ค้นหา, รัฐภูมิ โตคงทรัพย์, อสมท, นางพระยาแม่อยู่หัวศรีสุดาจันทร์, พระบาทสมเด็จพระวชิรเกล้าเจ้าอยู่หัว, รายพระนามพระมหากษัตริย์ไทย.
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
$$Qualità=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(12.41+0+10+35+0)-1.72$$
dove:
I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
