El artículo "Ветропарк Ла Пичолина" en Wikipedia en serbio tiene 16.4 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 3 referencias y 3 secciones.
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El artículo es citado 11 veces en Wikipedia en serbio y es citado 11 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 | serbio: Nº 71809 12.2021 |
Global: Nº 6256259 12.2021 |
| Mejor rango | serbio: Nº 1580 06.2023 |
Global: Nº 479871 06.2023 |
El 6 de noviembre de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Donald Trump, elecciones presidenciales de Estados Unidos de 2024, Kamala Harris, elecciones presidenciales de Estados Unidos de 2020, Colegio Electoral de los Estados Unidos, presidente de los Estados Unidos, elecciones presidenciales de Estados Unidos de 2016, Melania Trump, lista de presidentes de los Estados Unidos, Joe Biden.
En Wikipedia en serbio los artículos más populares de ese día fueron: Доналд Трамп, Меланија Трамп, Сабља (ТВ серија), Председнички избори у САД 2024., Камала Харис, Списак председника Сједињених Америчких Држава, Џо Бајден, Милорад Улемек Легија, Ивана Трамп, Сједињене Америчке Државе.
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
