El artículo "Hamad (Mahshahr)" en Wikipedia en min nan tiene 33.1 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 1 referencias y 2 secciones.
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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 | min nan: Nº 59763 09.2021 |
Global: Nº 13994219 09.2021 |
| Mejor rango | min nan: Nº 66717 03.2020 |
Global: Nº 3033756 03.2020 |
El 6 de noviembre de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Donald Trump, elecciones presidenciales de Estados Unidos de 2024, Kamala Harris, elecciones presidenciales de Estados Unidos de 2020, Colegio Electoral de los Estados Unidos, presidente de los Estados Unidos, elecciones presidenciales de Estados Unidos de 2016, Melania Trump, lista de presidentes de los Estados Unidos, Joe Biden.
En Wikipedia en min nan los artículos más populares de ese día fueron: Lio̍k-ha̍p-chhái, Saint-Laurent-des-Arbres, Klamath Falls (Oregon), New York Chhī, Tē-jī-chhù Sè-kài Tāi-chiàn, Staten Island, Wikinews, Nebraska, Santa Fe (New Mexico), Wikipedia.
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
