Artikel "مائده طهماسبی" in der persischen Wikipedia hat 12.3 Punkte für Qualität (Stand 1. November 2023). Der Artikel enthält 2 Referenzen und 8 Abschnitte.
Im Oktober 2023 wurde der Artikel "مائده طهماسبی" von 1 Autoren in der persischen Wikipedia bearbeitet und von 1 Autoren in allen Sprachen verfasst.
Seit der Erstellung des Artikels "مائده طهماسبی" wurde sein Inhalt von 46 registrierten Benutzern der persischen Wikipedia verfasst und von 46 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel wird 61 Mal in der persischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 61 Mal zitiert.
Der höchste Autoreninteresse-Rang aus dem Jahr 2001:
Der höchste Beliebtheitsrang aus dem Jahr 2008:
Es gibt 1 Sprachversion für diesen Artikel in der WikiRank-Datenbank (von den berücksichtigten 55 Wikipedia-Sprachausgaben).
Die Qualitäts- und Beliebtheitsbewertung basierte auf Wikipedia-Dumps vom 1. November 2023 (einschließlich Revisionsverlauf und Seitenaufrufe für frühere Jahre).
| Bester Rang | Persische: Nr. 129 09.2016 |
Global: Nr. 90015 09.2016 |
| Bester Rang | Persische: Nr. 397 01.2022 |
Global: Nr. 225672 04.2021 |
Am 4. Juni 2024 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Kylian Mbappé, Claudia Sheinbaum, ChatGPT, Tian’anmen-Massaker, Jannik Sinner, YouTube, Fußball-Europameisterschaft 2024, 4. Juni, Carlos Alcaraz, Real Madrid.
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Das Projekt dient der automatischen relativen Auswertung der Artikel in den verschiedenen Sprachversionen von Wikipedia. Derzeit ermöglicht der Dienst den Vergleich von über 44 Millionen Wikipedia-Artikeln in 55 Sprachen. Die Qualitätsbewertung von Artikeln basiert auf Wikipedia-Dumps vom November 2023. Bei der Berechnung der aktuellen Popularität und des Interesses der Autoren an Artikeln wurden Daten vom Oktober 2023 berücksichtigt. Für historische Werte der Popularität und des Autoreninteresses verwendete WikiRank Daten von 2001 bis 2023... Mehr Informationen
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Die Ergebnisse der Berechnungen können aufgrund gerundeter Werte normalisierter Metriken in Formeln geringfügig abweichen
