文章的品質和受歡迎程度公式 1Q84 ca
在哪裡:
- - 是歸一化品質指標
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where:
- - 是語言版本的索引
- - 表示作者的興趣(作者數量)
- - 表示文章的受歡迎程度(頁面瀏覽量)
- - 是 2024年7月期間 維基百科中文章「1Q84」的作者的一組唯一名稱
- - 是 2024年7月 維基百科中「1Q84」文章的熱門程度
由於公式中歸一化指標的四捨五入值,計算結果可能略有不同
这本书是 第282名 全球维基百科排名中最受欢迎的书籍 和 第318名 最受欢迎书籍 加泰羅尼亞語維基百科中. 加泰羅尼亞語維基百科的「1Q84」文章品質得分為 19.7 分(截至2024年8月1日). 本文包含 4 篇參考文獻和 7 個章節。
這篇文章是英語維基百科中品質最好的。 此外,這篇文章是該語言版本中最受歡迎的。
自「1Q84」文章創建以來,其內容由 12 名加泰羅尼亞語維基百科註冊用戶撰寫,並由 860 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。
1Q84在當地加泰羅尼亞語維基百科全书籍排名中名列第 318 位,在全球所有時間圖书籍排名中名列第 282 位。
該文章在加泰羅尼亞語維基百科中被引用 12 次,在所有語言中被引用 631 次。
2001 年以來作者的最高興趣排名:
2008年以來的最高人氣排名:
WikiRank 資料庫中本文有 31 種語言版本(所考慮的 55 個維基百科語言版本)。
品質和受歡迎程度評估是基於 2024年8月1日的維基百科轉儲(包括前幾年的修訂歷史和頁面瀏覽量)。
下表顯示了最高品質的文章的語言版本。
# | 语言 | 价值 |
---|---|---|
ar | 阿拉伯語 إيتشي كيو هاتشي يون | ![]() |
ca | 加泰羅尼亞語 1Q84 | ![]() |
cs | 捷克語 1Q84 | ![]() |
da | 丹麥語 1Q84 | ![]() |
de | 德語 1Q84 | ![]() |
el | 希臘語 1Q84 | ![]() |
en | 英語 1Q84 | ![]() |
es | 西班牙語 1Q84 | ![]() |
et | 愛沙尼亞語 1Q84 | ![]() |
fa | 波斯語 ۱کیو۸۴ | ![]() |
fi | 芬蘭語 1Q84 | ![]() |
fr | 法語 1Q84 | ![]() |
he | 希伯來語 1Q84 | ![]() |
hu | 匈牙利語 1Q84 | ![]() |
hy | 亞美尼亞語 1Q84 | ![]() |
id | 印度尼西亞語 1Q84 | ![]() |
it | 意大利語 1Q84 | ![]() |
ja | 日語 1Q84 | ![]() |
ka | 格魯吉亞語 1Q84 | ![]() |
ko | 韓語 1Q84 | ![]() |
nl | 荷蘭語 1Q84 | ![]() |
pl | 波蘭語 1Q84 | ![]() |
pt | 葡萄牙語 1Q84 | ![]() |
ru | 俄語 1Q84 | ![]() |
sr | 塞爾維亞語 1Q84 | ![]() |
sv | 瑞典語 1Q84 | ![]() |
th | 泰語 1Q84 | ![]() |
tr | 土耳其語 1Q84 | ![]() |
uk | 烏克蘭語 1Q84 | ![]() |
vi | 越南語 1Q84 | ![]() |
zh | 中文 1Q84 | ![]() |
最佳排名 | 加泰羅尼亞語: 4226 08.2023 |
全球: 3091 04.2010 |
最佳排名 | 加泰羅尼亞語: 5086 11.2018 |
全球: 8498 01.2013 |
2025年3月19日,在多語言維基百科中,網路使用者最常閱讀以下主題的文章:肯尼迪遇刺案、Adolescence、伊隆·马斯克、盖尔·加朵、约翰·肯尼迪、非自愿独身、蘇尼塔·威廉斯、2025年逝世人物列表、ChatGPT、3月19日。
加泰羅尼亞語維基百科當天最受歡迎的文章是:Diada de Sant Josep、Àlex Blanquer、Pere Lluís i Font、Ramon Mirabet、Sydney Schertenleib、Montse Germán、Lola Lolita、Adolescence、Sant Josep、Napoleó Bonaparte.
該計畫旨在對維基百科各種語言版本的文章進行自動相對評估。 目前,該服務允許比較 55 種語言的超過 4,400 萬篇維基百科文章。 文章的品質分數是根據 2024年8月的維基百科轉儲。 在計算作者當前的受歡迎程度和興趣時,考慮了 2024年7月的數據。 對於作者受歡迎程度和興趣的歷史價值,WikiRank 使用了 2001 年至 2023 年的數據。 更多資訊
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由於公式中歸一化指標的四捨五入值,計算結果可能略有不同