El artículo "Bom napan" en Wikipedia en vietnamita tiene 5.1 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 0 referencias y 3 secciones. El artículo también contiene una plantilla de defectos de calidad, que reducen el nivel de calidad.
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El artículo es citado 35 veces en Wikipedia en vietnamita y es citado 35 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 | vietnamita: Nº 3000 05.2010 |
Global: Nº 815408 05.2010 |
El 2 de marzo de 2025 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Volodímir Zelenski, Elon Musk, Gene Hackman, 97.ª edición de los Premios Óscar, Donald Trump, James Vance, Bob Dylan, The Brutalist, Michelle Trachtenberg, Francisco.
En Wikipedia en vietnamita los artículos más populares de ese día fueron: Đài Truyền hình Kỹ thuật số VTC, Xuân Hinh, Mikami Yua, Hòa Minzy, Tô Lâm, Danh sách phim cấp III Hồng Kông, Khó dỗ dành, Phạm Minh Chính, Việt Nam, Hố đen tử thần.
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
$$Calidad=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(2.68+0+9.09+15+0)-0.27$$
dónde:
Los resultados de los cálculos pueden ser ligeramente diferentes debido a los valores redondeados de las métricas normalizadas en las fórmulas
