O artigo "오늘N" na Wikipédia em coreano tem 26.7 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 11 referências e 16 seções.
Em julho de 2024 o artigo "오늘N" foi editado por 8 autores na Wikipédia em coreano (255º lugar) e escrito por 8 autores em todos os idiomas.
Desde a criação do artigo "오늘N", seu conteúdo foi escrito por 31 usuários cadastrados na Wikipédia em coreano e editado por 31 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 263 vezes na Wikipédia em coreano e citado 263 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 2003 12.2016 |
Global: Nº 505289 12.2016 |
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 coreano, os artigos mais populares naquele dia foram: 문화방송, 원경왕후, 옥씨부인전, 한국방송공사, 한국교육방송공사, 알리 (가수), 송치, 인사하는 사이, 이국종, 벨 (2004년생 가수).
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
