El artículo "Armorial des communes de Seine-et-Marne" en Wikipedia en francés tiene 94.1 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 395 referencias y 23 secciones.
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Desde la creación del artículo "Armorial des communes de Seine-et-Marne", , su contenido fue escrito por 83 usuarios registrados de Wikipedia en francés fue editado por 83 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 209 veces en Wikipedia en francés y es citado 209 veces en todos los idiomas.
La clasificación más alta de interés de los autores desde 2001:
El rango de popularidad más alto de 2008:
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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 | francés: Nº 78746 11.2010 |
Global: Nº 962305 11.2010 |
El 19 de noviembre de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Mike Tyson, Elon Musk, MGM-140 ATACMS, Gladiator 2, Día Internacional del Hombre, Liga de las Naciones de la UEFA 2024-25, Donald Trump, Jake Paul, Jon Jones, Muertes en 2024.
En Wikipedia en francés los artículos más populares de ese día fueron: Amy Winehouse, Eva Son-Forget, Cat's Eyes (série télévisée), Victor Hugo, Cookie (informatique), Charles Dumont (chanteur), Marché commun du Sud, Slimane (chanteur), Camille Lou, Elon Musk.
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
