El artículo "مراد برقی و هفت دخترون" en Wikipedia en persa tiene 5 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 0 referencias y 3 secciones.
En julio de 2024 el artículo "مراد برقی و هفت دخترون" fue editado por 1 autores en Wikipedia en persay fue escrito por 1 autores en todos los idiomas.
Desde la creación del artículo "مراد برقی و هفت دخترون", , su contenido fue escrito por 13 usuarios registrados de Wikipedia en persa fue editado por 13 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 18 veces en Wikipedia en persa y es citado 18 veces en todos los idiomas.
La clasificación más alta de interés de los autores desde 2001:
El rango de popularidad más alto de 2008:
Hay 1 versión lingüística de este artículo en la base de datos WikiRank (de las 55 ediciones de idiomas consideradas de Wikipedia).
La evaluación de calidad y popularidad se basó en volcados de Wikipedia del 1 de agosto de 2024 (incluido el historial de revisiones y las páginas vistas de años anteriores).
| Mejor rango | persa: Nº 1966 06.2021 |
Global: Nº 201124 06.2021 |
| Mejor rango | persa: Nº 9044 12.2016 |
Global: Nº 778334 12.2016 |
El 25 de enero de 2025 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Donald Trump, Madison Keys, Elon Musk, Aryna Sabalenka, Melania Trump, Emilia Perez, Abduqodir Husanov, Pete Hegseth, Nosferatu, Karla Sofía Gascón.
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El proyecto está destinado a la evaluación relativa automática de los artículos en las distintas versiones lingüísticas de Wikipedia. Actualmente, el servicio permite comparar más de 44 millones de artículos de Wikipedia en 55 idiomas. Los niveles de calidad de los artículos se basan en volcados de Wikipedia de agosto de 2024. Al calcular la popularidad actual y la IA de los artículos, se tuvieron en cuenta los datos de julio de 2024. Para los valores históricos de popularidad y AI WikiRank utilizó datos de 2001 a 2023... Más información
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dónde:
Los resultados de los cálculos pueden ser ligeramente diferentes debido a los valores redondeados de las métricas normalizadas en las fórmulas
