L'articolo "Excerpta Valesiana II" nella Wikipedia in latino ha 5.5 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 0 riferimenti e 3 sezioni.
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Excerpta Valesiana II è al 808° posto nella classifica locale dei libri nella Wikipedia in latino in tutto il tempo.
L'articolo è citato 9 volte nella Wikipedia in latino e citato 9 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 | latino: N. 12566 05.2021 |
Globale: N. 4376870 07.2008 |
| Miglior Rango | latino: N. 808 01.2024 |
Globale: N. 1621417 06.2008 |
Il 25 gennaio 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Donald Trump, Madison Keys, Elon Musk, Aryna Sabalenka, Melania Trump, Emilia Pérez, Abdukodir Khusanov, Pete Hegseth, Nosferatu, Karla Sofía Gascón.
Nella Wikipedia in latino gli articoli più popolari quel giorno erano: Ecclesia Catholica Romana, Delonix regia, Lutetia, Austria, Philosophia, Poor Things (pellicula 2023), Ucraina, Gana, Donaldus Trump, Civitates Foederatae Americae.
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
