Shahanga - pagina di disambiguazione di un progetto Wikimedia. L'articolo “Shahanga” nella Wikipedia in tedesco ha 0.1 punti per la qualità (al 1 luglio 2025).
Dalla creazione dell'articolo “Shahanga”, il suo contenuto è stato scritto da 2 utenti registrati di Wikipedia in tedesco e modificato da 2 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
Il grado di interesse degli autori più alto dal 2001:/p>
Il grado di popolarità più alto dal 2008:
C'è 1 versione linguistica per questo articolo nel database WikiRank (delle 55 edizioni linguistiche di Wikipedia considerate).
La valutazione della qualità e della popolarità si basava sui dump di Wikipedia del 1 luglio 2025 (inclusa la cronologia delle revisioni e le visualizzazioni di pagina degli anni precedenti).
| Miglior Rango | tedesco: N. 785562 01.2009 |
Globale: N. 3139014 01.2009 |
| Miglior Rango | tedesco: N. 131813 10.2023 |
Globale: N. 984418 12.2008 |
Il 10 febbraio 2026 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Jeffrey Epstein, Ghislaine Maxwell, Ilia Malinin, Bad Bunny, XXV Giochi olimpici invernali, Epstein files, Jutta Leerdam, Jake Paul, Porto Rico, Little Saint James.
Nella Wikipedia in tedesco gli articoli più popolari quel giorno erano: Jeffrey Epstein, Julia Taubitz, Philipp Raimund, Ghislaine Maxwell, Bad Bunny, Emma Aicher, Olympische Winterspiele 2026, Gil Ofarim, Lindsey Vonn, Epstein-Akten.
Il progetto è finalizzato alla valutazione relativa automatica degli articoli nelle diverse versioni linguistiche di Wikipedia. Al momento il servizio permette di confrontare oltre 44 milioni di articoli di Wikipedia in 55 lingue. I punteggi di qualità degli articoli si basano sui dump di Wikipedia del luglio 2025. Nel calcolare la popolarità attuale e l'intelligenza artificiale degli articoli sono stati presi in considerazione i dati del giugno 2025. Per i valori storici di popolarità e AI WikiRank ha utilizzato dati dal 2001 al 2025... More information
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dove:
I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
