El artículo "Global Tourism Forum" en Wikipedia en turco tiene 24.2 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 12 referencias y 2 secciones.
Desde la creación del artículo "Global Tourism Forum", , su contenido fue escrito por 5 usuarios registrados de Wikipedia en turco fue editado por 5 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 | turco: Nº 101847 02.2020 |
Global: Nº 5675575 02.2020 |
| Mejor rango | turco: Nº 8567 07.2020 |
Global: Nº 1070879 07.2020 |
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 turco los artículos más populares de ese día fueron: Şahi, İstanbul'un Fethi, Kaşif Kozinoğlu, II. Mehmed, Ebu Eyyûb el-Ensarî, Mustafa Kemal Atatürk, Hayri İpar, Türkiye, Dilber Ay, Wanda Nara.
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
