Ada Aleksandrovna Federolf-Sjkodina - escritora soviética. El artículo "Федерольф-Шкодина, Ада Александровна" en Wikipedia en ruso tiene 13.8 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 2 referencias y 5 secciones.
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El artículo es citado 10 veces en Wikipedia en ruso y es citado 10 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 | ruso: Nº 270090 08.2018 |
Global: Nº 2582410 08.2018 |
| Mejor rango | ruso: Nº 7760 12.2012 |
Global: Nº 323240 12.2012 |
El 26 de octubre de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Ilia Toputria, Lyle y Erik Menendez, Hansi Flick, Venom: El Último Baile, El Clásico, elecciones presidenciales de Estados Unidos de 2024, Khamzat Chimaev, BRICS, Max Holloway, Shohei Otani.
En Wikipedia en ruso los artículos más populares de ese día fueron: Яндекс, Паранджа, Караченцов, Николай Петрович, Субстанция (фильм), Комбинация (группа), Шишинин, Александр Владимирович, Чимаев, Хамзат Хизарович, Топурия, Илия, БРИКС, Шара Буллет.
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
