Nadere Hakimelahi - escultora iraniana. O artigo "نادره حکیمالهی" na Wikipédia em persa tem 25.1 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 13 referências e 8 seções.
Desde a criação do artigo "نادره حکیمالهی", seu conteúdo foi escrito por 31 usuários cadastrados na Wikipédia em persa e editado por 31 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 7 vezes na Wikipédia em persa e citado 7 vezes em todos os idiomas.
A classificação mais alta de interesse dos autores em 2001:
A classificação de popularidade mais alta de 2008:
Há uma versão em um idioma para este artigo no banco de dados WikiRank (das 55 edições em idiomas da Wikipédia consideradas).
A avaliação de qualidade e popularidade foi baseada em despejos da Wikipedia de 1º de agosto de 2024 (incluindo histórico de revisões e visualizações de página de anos anteriores).
| Melhor Posição | persa: Nº 212 05.2016 |
Global: Nº 91562 12.2022 |
Em 12 de novembro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Donald Trump, Marco Rubio, Elon Musk, Song Jae-lim, Eleição presidencial nos Estados Unidos em 2024, Megan Fox, Melania Trump, Gladiator II, ChatGPT, mortes em 2024.
Na Wikipédia em persa, os artigos mais populares naquele dia foram: سکس شاپ, حسن طهرانیمقدم, روشهای آمیزش جنسی, سپهر ساعتچی, سوجان (مجموعه تلویزیونی), قهوه پدری, عباس پالیزدار, آمیزش جنسی بدون دخول, مارکو روبیو, کیک محبوب من.
O projeto destina-se à avaliação relativa automática dos artigos nas diversas versões linguísticas da Wikipédia. No momento, o serviço permite comparar mais de 44 milhões de artigos da Wikipédia em 55 idiomas. Os índices de qualidade dos artigos são baseados em despejos da Wikipédia de agosto de 2024. Ao calcular a popularidade atual e a IA dos artigos, foram levados em consideração os dados de julho de 2024. Para valores históricos de popularidade e AI, o WikiRank usou dados de 2001 a 2023... Mais Informações
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onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
