Der Artikel „Meir Schweiger“ in der portugiesischen Wikipedia hat 1.4 Punkte für Qualität (Stand: 1. Juli 2025). Der Artikel enthält auch Vorlagen, die auf Qualitätsmängel hinweisen, daher wurde seine Bewertung um 0,07 Punkte verringert.
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Der Artikel wird 2 Mal in der portugiesischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 2 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. 198212 11.2010 |
Global: Nr. 4389370 11.2010 |
| Bester Rang | Portugiesische: Nr. 3138 11.2010 |
Global: Nr. 220589 11.2010 |
Am 16. März 2026 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Oscarverleihung 2026, Michael B. Jordan, Blood & Sinners, Jessie Buckley, Paul Thomas Anderson, Sean Penn, One Battle After Another, Amy Madigan, Hamnet, Timothée Chalamet.
In der portugiesischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: Michael B. Jordan, Oscar 2026, One Battle After Another, Pecadores (filme), Sean Penn, Paul Thomas Anderson, Jessie Buckley, Robert Redford, Roger Ibañez, O Agente Secreto.
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
