Frank Thomson - empresario estadounidense (1841–1899). El artículo "Frank Thomson (railroad executive)" en Wikipedia en inglés tiene 30.4 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 9 referencias y 6 secciones.
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El artículo es citado 10 veces en Wikipedia en inglés y es citado 10 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 905779 09.2013 |
Global: Nº 1648963 09.2013 |
| Mejor rango | inglés: Nº 120443 08.2009 |
Global: Nº 333835 08.2009 |
El 12 de noviembre de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Donald Trump, Marco Rubio, Elon Musk, Song Jae-rim, elecciones presidenciales de Estados Unidos de 2024, Megan Fox, Melania Trump, Gladiator 2, ChatGPT, Muertes en 2024.
En Wikipedia en inglés los artículos más populares de ese día fueron: Microsoft, 2024 United States presidential election, Marco Rubio, Song Jae-rim, Michael Waltz, Kristi Noem, Donald Trump, 2020 United States presidential election, Kash Patel, Tom Homan.
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
