Mahidolia paucipora

Qualidade:

O artigo "Mahidolia paucipora" na Wikipédia em vietnamita tem 28.2 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 8 referências e 5 seções.

O artigo é citado 1 vezes na Wikipédia em vietnamita e citado 1 vezes em todos os idiomas.

Pontuações

Valor estimado para Wikipédia:
vietnamita:
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Popularidade em julho de 2024:
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Popularidade em todos os anos:
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Autores em julho de 2024:
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Autores cadastrados em todos anos:
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Citações:
vietnamita:
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Medidas de qualidade

Tendências de classificação de popularidade

Tendências de classificação de IA

Notícias de 12 de novembro de 2024

Em 12 de novembro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Donald Trump, Marco Rubio, Elon Musk, Song Jae-lim, Eleição presidencial nos Estados Unidos em 2024, Megan Fox, Melania Trump, Gladiator II, ChatGPT, mortes em 2024.

Na Wikipédia em vietnamita, os artigos mais populares naquele dia foram: Hoa hậu Quốc tế 2024, Thanh Thủy (hoa hậu), Hoa hậu Quốc tế, Danh sách cuộc thi sắc đẹp, Đài Truyền hình Kỹ thuật số VTC, Phạm Gia Túc, Song Jae-rim, Lê Nguyễn Bảo Ngọc, Hoa hậu Việt Nam 2022, Bitcoin.

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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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Fórmula de qualidade para o artigo Mahidolia paucipora vi

$$Qualidade=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(2.52+4.6+9.09+25+100)$$

onde:

  • $nm_i$ é uma métrica de qualidade normalizada $i$
  • $c$ é o número de métricas de qualidade
  • $RS$ é a pontuação redutora (se existir)

Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas

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