Artikel "Colegio y Seminario Tridentino de Nuestra Señora de la Asunción" in der spanischen Wikipedia hat 38.2 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 22 Referenzen und 10 Abschnitte.
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Der Artikel wird 47 Mal in der spanischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 47 Mal zitiert.
Der höchste Autoreninteresse-Rang aus dem Jahr 2001:
Der höchste Beliebtheitsrang aus dem Jahr 2008:
Es gibt 1 Sprachversion für diesen Artikel in der WikiRank-Datenbank (von den berücksichtigten 55 Wikipedia-Sprachausgaben).
Die Qualitäts- und Beliebtheitsbewertung basierte auf Wikipedia-Dumps vom 1. August 2024 (einschließlich Revisionsverlauf und Seitenaufrufe für frühere Jahre).
| Bester Rang | Spanische: Nr. 252901 09.2019 |
Global: Nr. 2246104 09.2019 |
| Bester Rang | Spanische: Nr. 20446 12.2014 |
Global: Nr. 386078 12.2014 |
Am 12. November 2024 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Donald Trump, Marco Rubio, Elon Musk, Song Jae-lim, Präsidentschaftswahl in den Vereinigten Staaten 2024, Megan Fox, Melania Trump, Gladiator II, ChatGPT, Nekrolog 2024.
In der spanischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: 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.
Das Projekt dient der automatischen relativen Auswertung der Artikel in den verschiedenen Sprachversionen von Wikipedia. Derzeit ermöglicht der Dienst den Vergleich von über 44 Millionen Wikipedia-Artikeln in 55 Sprachen. Die Qualitätsbewertung von Artikeln basiert auf Wikipedia-Dumps vom August 2024. Bei der Berechnung der aktuellen Popularität und des Interesses der Autoren an Artikeln wurden Daten vom Juli 2024 berücksichtigt. Für historische Werte der Popularität und des Autoreninteresses verwendete WikiRank Daten von 2001 bis 2023... Mehr Informationen
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Die Ergebnisse der Berechnungen können aufgrund gerundeter Werte normalisierter Metriken in Formeln geringfügig abweichen
