El artículo "1947 Connecticut Huskies football team" en Wikipedia en inglés tiene 22.8 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 13 referencias y 2 secciones.
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El artículo es citado 154 veces en Wikipedia en inglés y es citado 154 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 | inglés: Nº 2747842 01.2016 |
Global: Nº 4960570 01.2016 |
| Mejor rango | inglés: Nº 278710 02.2019 |
Global: Nº 717364 02.2019 |
El 27 de noviembre de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Isabel de Baviera, Francisco José I de Austria, Día de Acción de Gracias, Liga de Campeones de la UEFA, Wicked, Gladiator 2, Elon Musk, ChatGPT, Muertes en 2024, Wicked.
En Wikipedia en inglés los artículos más populares de ese día fueron: International Society for Krishna Consciousness, Wicked (2024 film), Wicked (musical), Moana 2, Dancing with the Stars (American TV series) season 33, Gladiator II, Cynthia Erivo, Ilona Maher, Deaths in 2024, Ariana Grande.
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
