Matt Cooper - periodista irlandés. El artículo "Matt Cooper (Irish journalist)" en Wikipedia en inglés tiene 36.9 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 22 referencias y 10 secciones.
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El artículo es citado 42 veces en Wikipedia en inglés y es citado 42 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 228261 01.2014 |
Global: Nº 400111 01.2014 |
| Mejor rango | inglés: Nº 44891 11.2011 |
Global: Nº 158597 07.2005 |
El 1 de febrero de 2025 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Donald Trump, Marianne Faithfull, O. J. Simpson, Neymar, Israel Adesanya, Nassourdine Imavov, Royal Rumble (2025), Elon Musk, Karla Sofía Gascón, Emilia Perez.
En Wikipedia en inglés los artículos más populares de ese día fueron: Royal Rumble (2025), Karoline Leavitt, Learjet 55, Med Jets Flight 056, 2025 Potomac River mid-air collision, UFC Fight Night: Adesanya vs. Imavov, Nassourdine Imavov, Mike Vining, Marianne Faithfull, Kash Patel.
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
