El artículo "General Motors Peninsular" en Wikipedia en catalán tiene 30.7 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 10 referencias y 3 secciones.
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El artículo es citado 69 veces en Wikipedia en catalán y es citado 69 veces en todos los idiomas.
La clasificación más alta de interés de los autores desde 2001:
El rango de popularidad más alto de 2008:
Hay 1 versión lingüística de este artículo en la base de datos WikiRank (de las 55 ediciones de idiomas consideradas de Wikipedia).
La evaluación de calidad y popularidad se basó en volcados de Wikipedia del 1 de agosto de 2024 (incluido el historial de revisiones y las páginas vistas de años anteriores).
| Mejor rango | catalán: Nº 24340 05.2016 |
Global: Nº 4093427 05.2016 |
| Mejor rango | catalán: Nº 28866 08.2022 |
Global: Nº 987969 07.2016 |
El 19 de noviembre de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Mike Tyson, Elon Musk, MGM-140 ATACMS, Gladiator 2, Día Internacional del Hombre, Liga de las Naciones de la UEFA 2024-25, Donald Trump, Jake Paul, Jon Jones, Muertes en 2024.
En Wikipedia en catalán los artículos más populares de ese día fueron: Francisco José Gan Pampols, XavlegbmaofffassssitimiwoamndutroabcwapwaeiippohfffX, Josep Lluís Ortega Monasterio, José Juan Martínez Gómez, À Punt FM, Jordi Bonell i Deià, Francisco Gan, Dia Internacional de l'Home, Assalt al Banco Central, YouTube.
El proyecto está destinado a la evaluación relativa automática de los artículos en las distintas versiones lingüísticas de Wikipedia. Actualmente, el servicio permite comparar más de 44 millones de artículos de Wikipedia en 55 idiomas. Los niveles de calidad de los artículos se basan en volcados de Wikipedia de agosto de 2024. Al calcular la popularidad actual y la IA de los artículos, se tuvieron en cuenta los datos de julio de 2024. Para los valores históricos de popularidad y AI WikiRank utilizó datos de 2001 a 2023... Más información
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dónde:
Los resultados de los cálculos pueden ser ligeramente diferentes debido a los valores redondeados de las métricas normalizadas en las fórmulas
