Vernonia natalensis - Art der Gattung Scheinastern (Vernonia). Artikel "Vernonia natalensis" in der vietnamesischen Wikipedia hat 13.4 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 1 Referenzen und 2 Abschnitte.
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Der höchste Autoreninteresse-Rang aus dem Jahr 2001:
Der höchste Beliebtheitsrang aus dem Jahr 2008:
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Die Qualitäts- und Beliebtheitsbewertung basierte auf Wikipedia-Dumps vom 1. August 2024 (einschließlich Revisionsverlauf und Seitenaufrufe für frühere Jahre).
| Bester Rang | Vietnamesische: Nr. 200504 06.2013 |
Global: Nr. 9206643 06.2013 |
| Bester Rang | Vietnamesische: Nr. 108778 01.2015 |
Global: Nr. 973109 06.2013 |
Am 6. November 2024 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Donald Trump, Präsidentschaftswahl in den Vereinigten Staaten 2024, Kamala Harris, Präsidentschaftswahl in den Vereinigten Staaten 2020, Electoral College, Präsident der Vereinigten Staaten, Präsidentschaftswahl in den Vereinigten Staaten 2016, Melania Trump, Liste der Präsidenten der Vereinigten Staaten, Joe Biden.
In der vietnamesischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: Donald Trump, Bầu cử tổng thống Hoa Kỳ 2024, Tổng thống Hoa Kỳ, Bầu cử tổng thống Hoa Kỳ 2020, Kamala Harris, MCK, Đài Truyền hình Kỹ thuật số VTC, Danh sách Tổng thống Hoa Kỳ, Bầu cử tổng thống Hoa Kỳ, Đại cử tri Đoàn (Hoa Kỳ).
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 August 2024. Bei der Berechnung der aktuellen Popularität und des Interesses der Autoren an Artikeln wurden Daten vom Juli 2024 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
