O artigo "Баш чауш" na Wikipédia em sérvio tem 0.9 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024).
Desde a criação do artigo "Баш чауш", seu conteúdo foi escrito por 2 usuários cadastrados na Wikipédia em sérvio e editado por 2 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 16 vezes na Wikipédia em sérvio e citado 16 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 | sérvio: Nº 81053 05.2017 |
Global: Nº 8149324 05.2017 |
| Melhor Posição | sérvio: Nº 4384 05.2017 |
Global: Nº 979554 05.2017 |
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 sérvio, os artigos mais populares naquele dia foram: Дражен Далипагић, Меланија Трамп, Отмица (ТВ серија), Немања Шаровић, Тешка времена у Ел Ројалу, Свети Сава, Мочвара (3. сезона), Кафана на Балкану (ТВ серија), Доналд Трамп, Мочвара (ТВ серија).
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
