L'articolo "V.E.H.N. (Viaje épico hacia la nada)" nella Wikipedia in spagnolo ha 15.8 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 9 riferimenti e 3 sezioni.
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L'articolo è citato 3 volte nella Wikipedia in spagnolo e citato 3 volte 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 agosto 2024 (inclusa la cronologia delle revisioni e le visualizzazioni di pagina degli anni precedenti).
| Miglior Rango | spagnolo: N. 420344 11.2023 |
Globale: N. 3725414 11.2023 |
| Miglior Rango | spagnolo: N. 140310 07.2024 |
Globale: N. 1857248 04.2024 |
Il 12 novembre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Donald Trump, Marco Rubio, Elon Musk, Song Jae-rim, elezioni presidenziali negli Stati Uniti d'America del 2024, Megan Fox, Melania Trump, Il gladiatore II, ChatGPT, morti nel 2024.
Nella Wikipedia in spagnolo gli articoli più popolari quel giorno erano: Marco Rubio, ChatGPT, Donald Trump, Miss Internacional 2024, Asalto al Banco Central de Barcelona, Tragedia de Cromañón, Tabla periódica de los elementos, José Antonio Anzoátegui, Carolina Valdivia, Marco Angulo Solorzano.
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 agosto 2024. Nel calcolare la popolarità attuale e l'intelligenza artificiale degli articoli sono stati presi in considerazione i dati del luglio 2024. Per i valori storici di popolarità e AI WikiRank ha utilizzato dati dal 2001 al 2023... More information
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I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
