O artigo "اکبر خوشکوش" na Wikipédia em persa tem 21.1 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 8 referências e 5 seções.
Desde a criação do artigo "اکبر خوشکوش", seu conteúdo foi escrito por 37 usuários cadastrados na Wikipédia em persa e editado por 37 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 11 vezes na Wikipédia em persa e citado 11 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 612 04.2013 |
Global: Nº 137748 01.2022 |
| Melhor Posição | persa: Nº 1436 11.2021 |
Global: Nº 304601 10.2019 |
Em 2 de março de 2025, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Volodymyr Zelenski, Elon Musk, Gene Hackman, Oscar 2025, Donald Trump, JD Vance, Bob Dylan, The Brutalist, Michelle Trachtenberg, Papa Francisco.
Na Wikipédia em persa, os artigos mais populares naquele dia foram: عبدالناصر همتی, سید رحمتالله اکرمی, بووایسار سایتیف, حسین بهاروند, بدل (مجموعه تلویزیونی), ویتنی رایت, ولودیمیر زلنسکی, روشهای آمیزش جنسی, عبدالرسول زرین, ایلان ماسک.
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
