O artigo "XHMXS-FM" na Wikipédia em inglês tem 8.5 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 1 referências e 2 seções.
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O artigo é citado 47 vezes na Wikipédia em inglês e citado 47 vezes em todos os idiomas.
A classificação mais alta de interesse dos autores em 2001:
A classificação de popularidade mais alta de 2008:
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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 3948913 02.2018 |
Global: Nº 7338832 02.2018 |
| Melhor Posição | inglês: Nº 323379 11.2017 |
Global: Nº 752236 11.2017 |
Em 6 de novembro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Donald Trump, Eleição presidencial nos Estados Unidos em 2024, Kamala Harris, Eleição presidencial nos Estados Unidos em 2020, Colégio eleitoral dos Estados Unidos, Presidente dos Estados Unidos, Eleição presidencial nos Estados Unidos em 2016, Melania Trump, lista de presidentes dos Estados Unidos, Joe Biden.
Na Wikipédia em inglês, os artigos mais populares naquele dia foram: 2024 United States presidential election, 2020 United States presidential election, Donald Trump, 2016 United States presidential election, Kamala Harris, 2020 United States elections, 2024 United States elections, 2012 United States presidential election, Project 2025, United States Electoral College.
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
