EFIC - página de desambiguación de Wikimedia. El artículo “EFIC” en Wikipedia en inglés tiene 0.1 puntos por calidad (a 1 de julio de 2025).
Desde la creación del artículo “EFIC”, su contenido fue escrito por 2 usuarios registrados de Wikipedia en inglés fue editado por 2 usuarios registrados de Wikipedia 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 julio de 2025 (incluido el historial de revisiones y las páginas vistas de años anteriores).
| Mejor rango | inglés: Nº 1813205 10.2022 |
Global: Nº 3150940 10.2022 |
| Mejor rango | inglés: Nº 345277 03.2016 |
Global: Nº 867792 03.2016 |
El 16 de marzo de 2026 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: 98.ª edición de los Premios Óscar, Michael B. Jordan, Sinners, Jessie Buckley, Paul Thomas Anderson, Sean Penn, Una batalla tras otra, Amy Madigan, Hamnet, Timothée Chalamet.
En Wikipedia en inglés los artículos más populares de ese día fueron: 98th Academy Awards, Michael B. Jordan, Paul Thomas Anderson, Jessie Buckley, Sinners (2025 film), Amy Madigan, Autumn Durald Arkapaw, Maya Rudolph, Sean Penn, Academy Awards.
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 julio de 2025. Al calcular la popularidad actual y la IA de los artículos, se tuvieron en cuenta los datos de junio de 2025. Para los valores históricos de popularidad y AI WikiRank utilizó datos de 2001 a 2025... 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
