L'articolo "Nai đen" nella Wikipedia in vietnamita ha 32.5 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 7 riferimenti e 11 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "Nai đen", il suo contenuto è stato scritto da 8 utenti registrati di Wikipedia in vietnamita e modificato da 8 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 14 volte nella Wikipedia in vietnamita e citato 14 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 | vietnamita: N. 27732 04.2017 |
Globale: N. 2682835 03.2019 |
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 vietnamita gli articoli più popolari quel giorno erano: Đài Truyền hình Kỹ thuật số VTC, Xì dách, Đài Truyền hình Việt Nam, Bài Tiến lên, Cara Cunningham, Việt Nam, Tô Lâm, Bài cào, Anh Tú (sinh 1992), Tết Nguyên Đán.
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
