El artículo "Комплементарни нагони" en Wikipedia en serbio tiene 0.9 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024).
Desde la creación del artículo "Комплементарни нагони", , su contenido fue escrito por 1 usuarios registrados de Wikipedia en serbio fue editado por 1 usuarios registrados de Wikipedia 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 | serbio: Nº 47654 10.2012 |
Global: Nº 3934174 01.2008 |
| Mejor rango | serbio: Nº 11036 10.2006 |
Global: Nº 1160148 10.2006 |
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 serbio los artículos más populares de ese día fueron: Света Петка, Света Петка — Крст у пустињи, Иво Андрић, Јаши, Милена Предић, Нобеловац (ТВ серија), Сабља (ТВ серија), Рингишпил (ТВ серија), Тихомир Станић, Селимпаша.
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
