L'articolo "Xun" nella Wikipedia in usbeco ha 1.3 punti per la qualità (al 1 agosto 2024).
Dalla creazione dell'articolo "Xun", il suo contenuto è stato scritto da 2 utenti registrati di Wikipedia in usbeco e modificato da 2 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 1 volte nella Wikipedia in usbeco 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 | usbeco: N. 2461 09.2016 |
Globale: N. 4841872 09.2016 |
| Miglior Rango | usbeco: N. 1863 08.2013 |
Globale: N. 1928134 05.2013 |
Il 19 novembre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Mike Tyson, Elon Musk, MGM-140 ATACMS, Il gladiatore II, giornata internazionale dell'uomo, UEFA Nations League 2024-2025, Donald Trump, Jake Paul, Jon Jones, morti nel 2024.
Nella Wikipedia in usbeco gli articoli più popolari quel giorno erano: Kompyuter grafikasi, Nodira, Alisher Navoiy, Oʻzbekiston bayrogʻi, Amir Temur, Abu Ali ibn Sino, Oʻzbekiston, Gimnastika, Virtual dunyo, Ogahiy.
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
