Artikel "Miss Raggamuffin" in der spanischen Wikipedia hat 31.4 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 12 Referenzen und 10 Abschnitte.
Seit der Erstellung des Artikels "Miss Raggamuffin" wurde sein Inhalt von 9 registrierten Benutzern der spanischen Wikipedia verfasst und von 9 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
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. 118719 03.2014 |
Global: Nr. 1179076 03.2014 |
| Bester Rang | Spanische: Nr. 21124 03.2014 |
Global: Nr. 393285 03.2014 |
Am 25. Januar 2025 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Donald Trump, Madison Keys, Elon Musk, Aryna Sabalenka, Melania Trump, Emilia Perez, Abduqodir Husanov, Pete Hegseth, Nosferatu – Der Untote, Karla Sofía Gascón.
In der spanischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: Emilia Pérez, Woke, Donald Trump, Karla Sofía Gascón, The Brutalist, Madison Keys, Elon Musk, Pornografía en Internet, Cleopatra I de Egipto, Aryna Sabalenka.
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
