O artigo "Maria Teresa Blasi Gacho" na Wikipédia em catalão tem 26 pontos para qualidade (em 1º de novembro de 2023). O artigo contém 9 referências e 2 seções.
Desde a criação do artigo "Maria Teresa Blasi Gacho", seu conteúdo foi escrito por 7 usuários cadastrados na Wikipédia em catalão e editado por 7 usuários registrados da Wikipédia 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 novembro de 2023 (incluindo histórico de revisões e visualizações de página de anos anteriores).
| Melhor Posição | catalão: Nº 63301 03.2022 |
Global: Nº 6806637 03.2022 |
Em 28 de abril de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: YouTube, Fallout (série de televisão), Facebook, Baby Reindeer, Challengers, Premier League, Fallout, mortes em 2024, Queen of Tears, Arsenal Football Club.
Na Wikipédia em catalão, os artigos mais populares naquele dia foram: Cas Asunta Basterra, José Gifreda Morros, Carles Puigdemont i Casamajó, XavlegbmaofffassssitimiwoamndutroabcwapwaeiippohfffX, Lliga de Campions Femenina de la UEFA, Barqueta de Sant Pere, Premier League, Miquel Badia i Capell, Candela Peña, Aliança Catalana.
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 novembro de 2023. Ao calcular a popularidade atual e a IA dos artigos, foram levados em consideração os dados de outubro de 2023. 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
