El artículo "שייגעצ" en Wikipedia en hebreo tiene 25.2 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 5 referencias y 6 secciones.
Desde la creación del artículo "שייגעצ", , su contenido fue escrito por 84 usuarios registrados de Wikipedia en hebreo fue editado por 84 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 31 veces en Wikipedia en hebreo y es citado 31 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 | hebreo: Nº 1245 04.2009 |
Global: Nº 438254 05.2008 |
El 25 de enero de 2025 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Donald Trump, Madison Keys, Elon Musk, Aryna Sabalenka, Melania Trump, Emilia Perez, Abduqodir Husanov, Pete Hegseth, Nosferatu, Karla Sofía Gascón.
En Wikipedia en hebreo los artículos más populares de ese día fueron: ירחיב, החטופים הישראלים ברצועת עזה במלחמת חרבות ברזל, קרב מוצב נחל עוז, חטיפת משפחת ביבס, רוחמה אלבג, הצלב האדום, זאב רווח, מלחמת חרבות ברזל, עסקת שחרור החטופים ישראל–חמאס (2025), גלעד שליט.
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
