O artigo "La Revue du Rouergue" na Wikipédia em francês tem 0.2 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024).
Desde a criação do artigo "La Revue du Rouergue", seu conteúdo foi escrito por 10 usuários cadastrados na Wikipédia em francês e editado por 10 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 23 vezes na Wikipédia em francês e citado 23 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 | francês: Nº 450661 01.2008 |
Global: Nº 3434229 02.2008 |
| Melhor Posição | francês: Nº 28027 08.2006 |
Global: Nº 390825 08.2006 |
Em 25 de janeiro de 2025, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Donald Trump, Madison Keys, Elon Musk, Aryna Sabalenka, Melania Trump, Emilia Pérez, Abduqodir Husanov, Pete Hegseth, Nosferatu, Karla Sofía Gascón.
Na Wikipédia em francês, os artigos mais populares naquele dia foram: Bob Dylan, Dorothée (animatrice), Sofia Essaïdi, Victor Wembanyama, Timothée Chalamet, Elon Musk, Ariane Carletti, Madison Keys, Amel Bent, Thierry Cham.
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
