O artigo "WSKG-TV" na Wikipédia em inglês tem 77.5 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 110 referências e 12 seções.
Desde a criação do artigo "WSKG-TV", seu conteúdo foi escrito por 41 usuários cadastrados na Wikipédia em inglês e editado por 41 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 83 vezes na Wikipédia em inglês e citado 83 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 | inglês: Nº 303229 01.2024 |
Global: Nº 518099 01.2024 |
| Melhor Posição | inglês: Nº 69250 02.2020 |
Global: Nº 243486 04.2017 |
Em 5 de janeiro de 2025, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Round 6, Squid Game, season 2, Avicii, Nosferatu, Epifania do Senhor, Metapneumovírus, Jimmy Carter, Elon Musk, Jeff Baena, Aubrey Plaza.
Na Wikipédia em inglês, os artigos mais populares naquele dia foram: Jeff Baena, Aubrey Plaza, The Vivienne, Squid Game season 2, Brothers Home, Nosferatu (2024 film), Squid Game, Jimmy Carter, Pushpa 2: The Rule, Pan Am Flight 103.
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
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onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
