Der Artikel „Anguitia“ in der französischen Wikipedia hat 1.7 Punkte für Qualität (Stand: 1. Juli 2025). Der Artikel enthält 0 Referenzen und 2 Abschnitte.
Seit der Erstellung des Artikels „Anguitia“ wurde sein Inhalt von 7 registrierten Benutzern der französischen Wikipedia verfasst und von 7 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. Juli 2025 (einschließlich Revisionsverlauf und Seitenaufrufe für frühere Jahre).
| Bester Rang | Französische: Nr. 516215 12.2008 |
Global: Nr. 3802907 10.2008 |
| Bester Rang | Französische: Nr. 70959 03.2010 |
Global: Nr. 822755 03.2010 |
Am 10. Februar 2026 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Jeffrey Epstein, Ghislaine Maxwell, Ilia Malinin, Bad Bunny, Olympische Winterspiele 2026, Epstein-Akten, Jutta Leerdam, Jake Paul, Puerto Rico, Little Saint James.
In der französischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: Jeffrey Epstein, Affaire Epstein, Amélie de Montchalin, Karine Le Marchand, Ghislaine Maxwell, Jack Lang, Adam Siao Him Fa, Bad Bunny, Michel-Ange, Howard Hughes.
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 Juli 2025. Bei der Berechnung der aktuellen Popularität und des Interesses der Autoren an Artikeln wurden Daten vom Juni 2025 berücksichtigt. Für historische Werte der Popularität und des Autoreninteresses verwendete WikiRank Daten von 2001 bis 2025... Mehr Informationen
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Die Ergebnisse der Berechnungen können aufgrund gerundeter Werte normalisierter Metriken in Formeln geringfügig abweichen
