O artigo “Fajinada” na Wikipédia em espanhol tem 1 pontos para qualidade (em 1º de julho de 2025).
Desde a criação do artigo “Fajinada”, seu conteúdo foi escrito por 1 usuários cadastrados na Wikipédia em espanhol e editado por 1 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 | espanhol: Nº 472495 12.2008 |
Global: Nº 5344870 12.2008 |
| Melhor Posição | espanhol: Nº 153752 03.2016 |
Global: Nº 2013343 03.2016 |
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 espanhol, os artigos mais populares naquele dia foram: Willie Colón, Eric Dane, Jeffrey Epstein, Rebecca Gayheart, Esclerosis lateral amiotrófica, Arthur Fils, Cumbres Borrascosas (película de 2026), Cumbres Borrascosas, Marco Ruben, Víctor Muñoz Villanueva.
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
