L'articolo "Dahu Istanda" nella Wikipedia in min nan ha 0.3 punti per la qualità (al 1 agosto 2024).
Dalla creazione dell'articolo "Dahu Istanda", il suo contenuto è stato scritto da 1 utenti registrati di Wikipedia in min nan e modificato da 1 utenti registrati di Wikipedia 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 | min nan: N. 7071 07.2017 |
Globale: N. 9280724 07.2017 |
| Miglior Rango | min nan: N. 2691 07.2017 |
Globale: N. 2588258 07.2017 |
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 min nan gli articoli più popolari quel giorno erano: New York Chhī, Saint-Laurent-des-Arbres, Isaac Newton, Portland (Oregon), Tiong-hôa Jîn-bîn Kiōng-hô-kok, New Jersey, Tē-jī-chhù Sè-kài Tāi-chiàn, Gregor Mendel, New Zealand, New Orleans.
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
