O artigo "Mata Meridional Pernambucana (tiểu vùng)" na Wikipédia em vietnamita tem 7.7 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024).
Desde a criação do artigo "Mata Meridional Pernambucana (tiểu vùng)", seu conteúdo foi escrito por 5 usuários cadastrados na Wikipédia em vietnamita e editado por 5 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 20 vezes na Wikipédia em vietnamita e citado 20 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 | vietnamita: Nº 136987 12.2012 |
Global: Nº 8122336 12.2012 |
| Melhor Posição | vietnamita: Nº 17566 09.2012 |
Global: Nº 891361 09.2012 |
Em 23 de agosto de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Kamala Harris, Mike Lynch, Robert F. Kennedy Jr., Alain Delon, Alien: Romulus, İlkay Gündoğan, Black Myth: Wukong, Cristiano Ronaldo, Shyamala Gopalan, mortes em 2024.
Na Wikipédia em vietnamita, os artigos mais populares naquele dia foram: Đài Truyền hình Kỹ thuật số VTC, Tô Lâm, Trần Hồng Hà (chính khách), Trương Thiên Tô, Nhị lang thần, Phan Văn Giang, Đài Truyền hình Việt Nam, Chủ tịch nước Cộng hòa xã hội chủ nghĩa Việt Nam, Việt Nam, Cleopatra VII.
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
