O artigo "אשר הניא" na Wikipédia em hebraico tem 39.9 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 17 referências e 8 seções.
Desde a criação do artigo "אשר הניא", seu conteúdo foi escrito por 29 usuários cadastrados na Wikipédia em hebraico e editado por 29 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 436 vezes na Wikipédia em hebraico (8262º lugar) e citado 436 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 | hebraico: Nº 5143 03.2024 |
Global: Nº 914292 03.2024 |
Em 25 de janeiro de 2025, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Donald Trump, Madison Keys, Elon Musk, Aryna Sabalenka, Melania Trump, Emilia Pérez, Abduqodir Husanov, Pete Hegseth, Nosferatu, Karla Sofía Gascón.
Na Wikipédia em hebraico, os artigos mais populares naquele dia foram: ירחיב, החטופים הישראלים ברצועת עזה במלחמת חרבות ברזל, קרב מוצב נחל עוז, חטיפת משפחת ביבס, רוחמה אלבג, הצלב האדום, זאב רווח, מלחמת חרבות ברזל, עסקת שחרור החטופים ישראל–חמאס (2025), גלעד שליט.
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
