O artigo "Viện trưởng Viện kiểm sát nhân dân tối cao (Việt Nam)" na Wikipédia em vietnamita tem 13.7 pontos para qualidade (em 1º de julho de 2025). O artigo contém 4 referências e 4 seções.
Desde a criação do artigo "Viện trưởng Viện kiểm sát nhân dân tối cao (Việt Nam)", seu conteúdo foi escrito por 24 usuários cadastrados na Wikipédia em vietnamita e editado por 24 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 347 vezes na Wikipédia em vietnamita e citado 347 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 julho de 2025 (incluindo histórico de revisões e visualizações de página de anos anteriores).
| Melhor Posição | vietnamita: Nº 190 05.2020 |
Global: Nº 120586 05.2020 |
Em 12 de agosto de 2025, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Cristiano Ronaldo, Wednesday, Georgina Rodríguez, ChatGPT, Weapons, Jenna Ortega, mortes em 2025, Taylor Swift, Miguel Uribe, Liga dos Campeões da UEFA de 2025–26.
Na Wikipédia em vietnamita, os artigos mais populares naquele dia foram: Đài Truyền hình Kỹ thuật số VTC, Gà lôi trắng, Danh mục sách đỏ động vật Việt Nam, Lê Thanh Hải (chính khách), XNXX, Nguyễn Thị Bình, Nguyễn Thị Bích Tuyền, "Anh trai \"say hi\" (mùa 1)", Anh trai "say hi" (mùa 1), Tô Lâm.
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 julho de 2025. Ao calcular a popularidade atual e a IA dos artigos, foram levados em consideração os dados de junho de 2025. Para valores históricos de popularidade e AI, o WikiRank usou dados de 2001 a 2025... Mais Informações
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onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
