O artigo “Hello Geekette” na Wikipédia em francês tem 20.9 pontos para qualidade (em 1º de julho de 2025). O artigo contém 13 referências e 12 seções.
Desde a criação do artigo “Hello Geekette”, seu conteúdo foi escrito por 55 usuários cadastrados na Wikipédia em francês e editado por 55 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 7 vezes na Wikipédia em francês e citado 7 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 julho de 2025 (incluindo histórico de revisões e visualizações de página de anos anteriores).
| Melhor Posição | francês: Nº 45919 07.2009 |
Global: Nº 702274 07.2009 |
Em 16 de março de 2026, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Oscar 2026, Michael B. Jordan, Pecadores, Jessie Buckley, Paul Thomas Anderson, Sean Penn, Batalha Atrás de Batalha, Amy Madigan, Hamnet, Timothée Chalamet.
Na Wikipédia em francês, os artigos mais populares naquele dia foram: Bruno Salomone, 98e cérémonie des Oscars, Sarah Knafo, Stéphane Audran, Une bataille après l'autre, Michael B. Jordan, Élections municipales de 2026 à Paris, Emmanuel Grégoire, Les Noces rouges, Sinners (film).
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
