O artigo “Harscher” na Wikipédia em alemão tem 0.1 pontos para qualidade (em 1º de julho de 2025).
Desde a criação do artigo “Harscher”, seu conteúdo foi escrito por 3 usuários cadastrados na Wikipédia em alemão e editado por 3 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 julho de 2025 (incluindo histórico de revisões e visualizações de página de anos anteriores).
| Melhor Posição | alemão: Nº 812064 02.2008 |
Global: Nº 4412544 01.2008 |
| Melhor Posição | alemão: Nº 178012 12.2024 |
Global: Nº 987691 04.2014 |
Em 21 de fevereiro de 2026, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Jeffrey Epstein, Alysa Liu, Eric Dane, Jogos Olímpicos de Inverno de 2026, Rebecca Gayheart, Johannes Høsflot Klæbo, Wuthering Heights, esclerose lateral amiotrófica, André Mountbatten-Windsor, John F. Kennedy.
Na Wikipédia em alemão, os artigos mais populares naquele dia foram: Eric Dane, Franziska Preuß, Jeffrey Epstein, Medaillenspiegel der Olympischen Winterspiele 2026, Laura Nolte, Dorothea Wierer, Andreas Hofer, Alysa Liu, Olympische Winterspiele 2026, Mariama Jamanka.
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
