Der Artikel „Assunta Perez“ in der portugiesischen Wikipedia hat 24.6 Punkte für Qualität (Stand: 1. Juli 2025). Der Artikel enthält 9 Referenzen und 6 Abschnitte.
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Der Artikel wird 3 Mal in der portugiesischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 3 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. Juli 2025 (einschließlich Revisionsverlauf und Seitenaufrufe für frühere Jahre).
| Bester Rang | Portugiesische: Nr. 456383 05.2025 |
Global: Nr. 10000957 05.2025 |
| Bester Rang | Portugiesische: Nr. 50493 05.2025 |
Global: Nr. 2509237 05.2025 |
Am 15. Februar 2026 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Jeffrey Epstein, Sturmhöhe, Olympische Winterspiele 2026, Epstein-Akten, Ilia Malinin, Wuthering Heights – Sturmhöhe, Ghislaine Maxwell, Lucas Braathen, Medaillenspiegel der Olympischen Winterspiele 2026, Valentinstag.
In der portugiesischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: Lucas Pinheiro Braathen, Jeffrey Epstein, Isadora Cruz, Shawn Mendes, Maria Quitéria, Arquivos de Epstein, Dia dos Namorados, Léa Garcia, Margaret Thatcher, Trace Brasil.
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
