Artikel "Gran Premio Ricardo Ruiz Benítez de Lugo" in der spanischen Wikipedia hat 9.7 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 3 Referenzen und 2 Abschnitte.
Im Juli 2024 wurde der Artikel "Gran Premio Ricardo Ruiz Benítez de Lugo" von 3 Autoren in der spanischen Wikipedia bearbeitet und von 3 Autoren in allen Sprachen verfasst.
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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. 907106 07.2024 |
Global: Nr. 8622092 07.2024 |
| Bester Rang | Spanische: Nr. 16878 07.2024 |
Global: Nr. 441593 07.2024 |
Am 5. Januar 2025 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Squid Game, Squid Game/Staffel 2, Avicii, Nosferatu – Der Untote, Erscheinung des Herrn, Humanes Metapneumovirus, Jimmy Carter, Elon Musk, Jeff Baena, Aubrey Plaza.
In der spanischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: Nosferatu (película de 2024), Reyes Magos, El juego del calamar, Avicii, Cleopatra I de Egipto, Metapneumovirus humano, Desaparición de Brandon Swanson, Leo Dan, Andrea Bocelli, Cien años de soledad.
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
