L'articolo "Trường Trung học cơ sở Trần Bội Cơ" nella Wikipedia in vietnamita ha 36.1 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 31 riferimenti e 5 sezioni.
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L'articolo è citato 5 volte nella Wikipedia in vietnamita e citato 5 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. 11981 02.2023 |
Globale: N. 1288889 02.2023 |
Il 3 novembre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: elezioni presidenziali negli Stati Uniti d'America del 2024, Kamala Harris, Donald Trump, Campionato mondiale di Formula 1 2024, The Substance, Kemi Badenoch, morti nel 2024, Elon Musk, Venom: The Last Dance, Max Verstappen.
Nella Wikipedia in vietnamita gli articoli più popolari quel giorno erano: Tổng cục Tình báo, Quân đội nhân dân Việt Nam, Đài Truyền hình Kỹ thuật số VTC, Faker, T1 (thể thao điện tử), Thích Minh Tuệ, Giải vô địch thế giới Liên Minh Huyền Thoại, Bầu cử tổng thống Hoa Kỳ 2024, "Tháng 11 \"Chay Tịnh\"", Tháng 11 "Chay Tịnh", Võ Thị Sáu.
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
