Kiesgrube Wahn - área protegida de Alemania. El artículo "Kiesgrube Wahn" en Wikipedia en alemán tiene 37.9 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 10 referencias y 7 secciones.
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El artículo es citado 26 veces en Wikipedia en alemán y es citado 26 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 | alemán: Nº 562221 05.2019 |
Global: Nº 4226469 05.2019 |
| Mejor rango | alemán: Nº 12439 08.2016 |
Global: Nº 232527 08.2016 |
El 7 de febrero de 2025 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Elon Musk, Donald Trump, Bianca Censori, Kanye West, Cristiano Ronaldo, Agencia de los Estados Unidos para el Desarrollo Internacional, muertes en 2025, Carlos Gascón, Benson Boone, Irv Gotti.
En Wikipedia en alemán los artículos más populares de ese día fueron: Pierre Sanoussi-Bliss, Sag niemals nie, Heidi Reichinnek, Wahl-O-Mat, Liste der größten Auslegerbrücken, Jan van Aken, Alice Weidel, Hatun Sürücü, Jack Nicholson, Anna-Carina Woitschack.
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
