Der Artikel „Jean William“ in der portugiesischen Wikipedia hat 40.8 Punkte für Qualität (Stand: 1. Juli 2025). Der Artikel enthält 38 Referenzen und 7 Abschnitte.
Seit der Erstellung des Artikels „Jean William“ wurde sein Inhalt von 2 registrierten Benutzern der portugiesischen Wikipedia verfasst und von 2 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der höchste Autoreninteresse-Rang aus dem Jahr 2001:
Der höchste Beliebtheitsrang aus dem Jahr 2008:
Es gibt 1 Sprachversion für diesen Artikel in der WikiRank-Datenbank (von den berücksichtigten 55 Wikipedia-Sprachausgaben).
Die Qualitäts- und Beliebtheitsbewertung basierte auf Wikipedia-Dumps vom 1. Juli 2025 (einschließlich Revisionsverlauf und Seitenaufrufe für frühere Jahre).
| Bester Rang | Portugiesische: Nr. 99519 07.2024 |
Global: Nr. 2504161 07.2024 |
| Bester Rang | Portugiesische: Nr. 11096 03.2023 |
Global: Nr. 1075621 03.2023 |
Am 5. März 2026 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Iran, Ali Chamenei, Irankrieg 2026, Jeffrey Epstein, Kurden, Straße von Hormus, Jakowlew Jak-130, Donald Trump, Aserbaidschan, Kristi Noem.
In der portugiesischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: António Lobo Antunes, Leonardo Jardim, Daniel Vorcaro, João Lobo Antunes, Ciro Nogueira, José Dumont, Paula Lobo Antunes, Fotos dos Mamonas Assassinas mortos, Irã, Nuno Lobo Antunes.
Das Projekt dient der automatischen relativen Auswertung der Artikel in den verschiedenen Sprachversionen von Wikipedia. Derzeit ermöglicht der Dienst den Vergleich von über 44 Millionen Wikipedia-Artikeln in 55 Sprachen. Die Qualitätsbewertung von Artikeln basiert auf Wikipedia-Dumps vom Juli 2025. Bei der Berechnung der aktuellen Popularität und des Interesses der Autoren an Artikeln wurden Daten vom Juni 2025 berücksichtigt. Für historische Werte der Popularität und des Autoreninteresses verwendete WikiRank Daten von 2001 bis 2025... Mehr Informationen
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Die Ergebnisse der Berechnungen können aufgrund gerundeter Werte normalisierter Metriken in Formeln geringfügig abweichen
