El artículo “유장 (고밀경왕)” en Wikipedia en coreano tiene 24.2 puntos por calidad (a 1 de julio de 2025). El artículo contiene 6 referencias y 3 secciones.
Desde la creación del artículo “유장 (고밀경왕)”, , su contenido fue escrito por 5 usuarios registrados de Wikipedia en coreano fue editado por 5 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 305 veces en Wikipedia en coreano y es citado 305 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 julio de 2025 (incluido el historial de revisiones y las páginas vistas de años anteriores).
| Mejor rango | coreano: Nº 190531 09.2022 |
Global: Nº 7400041 04.2016 |
| Mejor rango | coreano: Nº 16221 03.2016 |
Global: Nº 987969 02.2022 |
El 9 de diciembre de 2025 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Stranger Things, Copa Mundial de Fútbol de 2026, Lando Norris, Millie Bobby Brown, Sean Combs, It: Welcome to Derry, ChatGPT, Zootopia 2, muertes en 2025, Cassie.
En Wikipedia en coreano los artículos más populares de ese día fueron: 문화방송, 한국방송공사, 한국교육방송공사, 유발이, UDT: 우리동네 특공대, 아오모리현, 신지윤, 조진웅, 카카오톡, 자백의 대가.
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 julio de 2025. Al calcular la popularidad actual y la IA de los artículos, se tuvieron en cuenta los datos de junio de 2025. Para los valores históricos de popularidad y AI WikiRank utilizó datos de 2001 a 2025... 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
