O artigo "Metasequoia disticha" na Wikipédia em vietnamita tem 13.3 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 1 referências e 2 seções.
Desde a criação do artigo "Metasequoia disticha", seu conteúdo foi escrito por 2 usuários cadastrados na Wikipédia em vietnamita e editado por 2 usuários registrados da Wikipédia 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 | vietnamita: Nº 179959 03.2018 |
Global: Nº 9299731 06.2015 |
| Melhor Posição | vietnamita: Nº 30437 11.2021 |
Global: Nº 1033745 11.2021 |
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 vietnamita, os artigos mais populares naquele dia foram: Đài Truyền hình Kỹ thuật số VTC, Nguyễn Thanh Nghị, Vũ Hồng Văn, Nguyễn Duy Ngọc, Nguyễn Hồng Lĩnh, Tô Lâm, Nguyễn Tấn Dũng, Chị đẹp đạp gió rẽ sóng (mùa 2), Nguyễn Văn Nên, Đài Truyền hình Việt Nam.
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
