O artigo "Như chưa bắt đầu" na Wikipédia em vietnamita tem 30.6 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 13 referências e 8 seções.
Desde a criação do artigo "Như chưa bắt đầu", seu conteúdo foi escrito por 10 usuários cadastrados na Wikipédia em vietnamita e editado por 10 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 25 vezes na Wikipédia em vietnamita e citado 25 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 | vietnamita: Nº 32059 10.2017 |
Global: Nº 3147171 10.2017 |
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 vietnamita, os artigos mais populares naquele dia foram: Đài Truyền hình Kỹ thuật số VTC, Thang sức gió Beaufort, Bão Haiyan (2013), VNG, Nguyễn Huy Dũng, Bão, Mắt bão, Hải Nam, Việt Nam, Bão nhiệt đới Linda (1997).
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
