El artículo "Пијерида" en Wikipedia en serbio tiene 25.2 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 7 referencias y 5 secciones.
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El artículo es citado 2 veces en Wikipedia en serbio y es citado 2 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 | serbio: Nº 79235 10.2010 |
Global: Nº 6771412 10.2010 |
| Mejor rango | serbio: Nº 14657 10.2014 |
Global: Nº 1958762 07.2011 |
El 12 de noviembre de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Donald Trump, Marco Rubio, Elon Musk, Song Jae-rim, elecciones presidenciales de Estados Unidos de 2024, Megan Fox, Melania Trump, Gladiator 2, ChatGPT, Muertes en 2024.
En Wikipedia en serbio los artículos más populares de ese día fueron: Сабља (ТВ серија), Милорад Улемек Легија, Душан Спасојевић, Земунски клан, Звездан Јовановић, Јединица за специјалне операције, Марко Марковић, Предраг Мијатовић, Сабља (полицијска акција), Миле Луковић.
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
$$Calidad=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(1.93+4.22+0+20+100)$$
dónde:
Los resultados de los cálculos pueden ser ligeramente diferentes debido a los valores redondeados de las métricas normalizadas en las fórmulas
