O artigo "묵 (성씨)" na Wikipédia em coreano tem 11.1 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 2 referências e 4 seções.
Desde a criação do artigo "묵 (성씨)", seu conteúdo foi escrito por 7 usuários cadastrados na Wikipédia em coreano e editado por 7 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 3 vezes na Wikipédia em coreano e citado 3 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 13918 06.2021 |
Global: Nº 1297294 06.2021 |
| Melhor Posição | coreano: Nº 2970 03.2014 |
Global: Nº 430373 03.2014 |
Em 19 de novembro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Mike Tyson, Elon Musk, MGM-140 ATACMS, Gladiator II, Dia Internacional do Homem, Liga das Nações da UEFA de 2024–25, Donald Trump, Jake Paul, Jon Jones, mortes em 2024.
Na Wikipédia em coreano, os artigos mais populares naquele dia foram: 문화방송, 2026년 FIFA 월드컵 아시아 지역 예선, 이찬오 (요리사), 한국방송공사, 한국교육방송공사, 박장범, 글래디에이터 (2000년 영화), 2026년 FIFA 월드컵 아시아 지역 3차 예선, 김득신 (시인), 정훈희.
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
