Questo libro è il 94° più popolare nella Wikipedia in usbeco. L'articolo "Oʻzbekcha-ruscha lugʻat (1959)" nella Wikipedia in usbeco ha 18.4 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 5 riferimenti e 5 sezioni.
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Oʻzbekcha-ruscha lugʻat (1959) è al 94° posto nella classifica locale dei libri nella Wikipedia in usbeco in tutto il tempo.
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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 | usbeco: N. 731 11.2015 |
Globale: N. 2498946 10.2022 |
| Miglior Rango | usbeco: N. 254 12.2016 |
Globale: N. 2284126 12.2016 |
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 usbeco gli articoli più popolari quel giorno erano: Oʻzbekiston bayrogʻi, Kommunikatsiya, Alisher Navoiy, Amir Temur, Allohning 99 nomi, Qishloq xoʻjaligi, ʼ (belgi), Voleybol, Bogʻlovchi, Muhammad Ali Ahmedov.
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
