O artigo "Welcome Wagon (Veronica Mars)" na Wikipédia em inglês tem 42.6 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 30 referências e 8 seções.
Desde a criação do artigo "Welcome Wagon (Veronica Mars)", seu conteúdo foi escrito por 57 usuários cadastrados na Wikipédia em inglês e editado por 57 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 79 vezes na Wikipédia em inglês e citado 79 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 157538 07.2019 |
Global: Nº 277462 07.2019 |
| Melhor Posição | inglês: Nº 9234 10.2006 |
Global: Nº 27863 10.2006 |
Em 15 de janeiro de 2025, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Round 6, Elon Musk, Squid Game, season 2, mortes em 2025, ChatGPT, Nosferatu, Donald Trump, Neil Gaiman, Pete Hegseth, Gronelândia.
Na Wikipédia em inglês, os artigos mais populares naquele dia foram: Pam Bondi, Pete Hegseth, Linda Nolan, Kumbh Mela, ASEAN, Neil Gaiman, Deaths in 2025, Game Changer (film), Tony Slattery, The Nolans.
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
