O artigo "Đường Nam Sông Hậu" na Wikipédia em vietnamita tem 27.3 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 9 referências e 4 seções.
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O artigo é citado 191 vezes na Wikipédia em vietnamita e citado 191 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 12529 06.2010 |
Global: Nº 1809563 04.2019 |
| Melhor Posição | vietnamita: Nº 2347 04.2022 |
Global: Nº 535243 04.2022 |
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.
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
$$Qualidade=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(6.56+5.17+27.27+20+77.52)$$
onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
