Tamara Wassiljewna Akulowa - actriz russa. O artigo "Акулова, Тамара Васильевна" na Wikipédia em russo tem 20.1 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 11 referências e 6 seções.
Desde a criação do artigo "Акулова, Тамара Васильевна", seu conteúdo foi escrito por 40 usuários cadastrados na Wikipédia em russo e editado por 40 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 39 vezes na Wikipédia em russo e citado 39 vezes 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 | russo: Nº 2648 10.2017 |
Global: Nº 74008 10.2017 |
| Melhor Posição | russo: Nº 10814 07.2009 |
Global: Nº 339981 07.2009 |
Em 10 de outubro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Han Kang, Lyle e Erik Menendez, Rafael Nadal, Diddy, George Baldock, Ratan Tata, Furacão Katrina, Furacão Milton, Joker: Folie à Deux, Ethel Skakel Kennedy.
Na Wikipédia em russo, os artigos mais populares naquele dia foram: Яндекс, Квадроберы, Керимов, Сулейман Абусаидович, Зубец, Алексей Николаевич, Сигал, Стивен, Комбинация (группа), Милтон (ураган), Джексон, Майкл, Барахоев, Бекхан Абдулхамидович, YouTube.
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
