O artigo "Мұрат Мақсұтұлы Мақсұт" na Wikipédia em cazaque tem 18.1 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 3 referências e 5 seções.
Desde a criação do artigo "Мұрат Мақсұтұлы Мақсұт", seu conteúdo foi escrito por 5 usuários cadastrados na Wikipédia em cazaque e editado por 5 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
A classificação mais alta de interesse dos autores em 2001:
A classificação de popularidade mais alta de 2008:
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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 | cazaque: Nº 14071 07.2021 |
Global: Nº 6199800 02.2023 |
Em 6 de novembro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Donald Trump, Eleição presidencial nos Estados Unidos em 2024, Kamala Harris, Eleição presidencial nos Estados Unidos em 2020, Colégio eleitoral dos Estados Unidos, Presidente dos Estados Unidos, Eleição presidencial nos Estados Unidos em 2016, Melania Trump, lista de presidentes dos Estados Unidos, Joe Biden.
Na Wikipédia em cazaque, os artigos mais populares naquele dia foram: Абай Құнанбайұлы, Дулат Бабатайұлы, Мұрат Мөңкеұлы, Қаныш Имантайұлы Сәтбаев, Қожа Ахмет Ясауи кесенесі, Нысанбай Жаманқұлұлы, Кенесары - Наурызбай (тарихи жыр), Шортанбай Қанайұлы, Қазақстанның Қызыл кітабына енген өсімдіктер, Есік Алтын адамы.
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
