O artigo "Сражение под Шкудами" na Wikipédia em russo tem 2.7 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 0 referências e 2 seções.
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O artigo é citado 85 vezes na Wikipédia em russo e citado 85 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 | russo: Nº 321692 11.2013 |
Global: Nº 3064065 02.2017 |
| Melhor Posição | russo: Nº 17084 10.2013 |
Global: Nº 415659 10.2013 |
Em 6 de setembro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Linkin Park, Chester Bennington, Rob Bourdon, Emily Armstrong, Cristiano Ronaldo, Liga das Nações da UEFA, Beetlejuice, Jessica Pegula, Mike Shinoda, Rebecca Cheptegei.
Na Wikipédia em russo, os artigos mais populares naquele dia foram: Linkin Park, Армстронг, Эмили, Яндекс, Комбинация (группа), Беннингтон, Честер, Emerita analoga, Единый день голосования 8 сентября 2024 года, Рябцева, Жанна Анатольевна, Годовщины свадьбы, Выборы губернатора Санкт-Петербурга (2024).
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
$$Qualidade=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(3.63+0+0+10+0)$$
onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
