O artigo "담양 전씨" na Wikipédia em coreano tem 15.5 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 4 referências e 9 seções.
Em julho de 2024 o artigo "담양 전씨" foi editado por 1 autores na Wikipédia em coreano e escrito por 1 autores em todos os idiomas.
Desde a criação do artigo "담양 전씨", seu conteúdo foi escrito por 20 usuários cadastrados na Wikipédia em coreano e editado por 20 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 36 vezes na Wikipédia em coreano e citado 36 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 | coreano: Nº 2017 08.2022 |
Global: Nº 563632 04.2021 |
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 coreano, os artigos mais populares naquele dia foram: 송재림, 문화방송, 백일해, 최지인 (아나운서), 한국방송공사, 벤 (대한민국의 가수), 도널드 트럼프, 주병진, 한국교육방송공사, 김득신 (시인).
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
