符號學 - 研究各種符號的學科. 捷克語維基百科的「Sémiotika」文章品質得分為 4.5 分（截至2024年8月1日）.
本文包含 0 篇參考文獻和 4 個章節。 這篇文章是葡萄牙語維基百科中品質最好的。 然而，本文最流行的語言版本是英語。 自「Sémiotika」文章創建以來，其內容由 23 名捷克語維基百科註冊用戶撰寫，並由 2373 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在捷克語維基百科中被引用 149 次，在所有語言中被引用 9226 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 50 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 | 人气奖 | 相对人气 |
|---|---|---|---|
| 1 | 英語 (en) Semiotics |
 | 12 357 175 |
| 2 | 德語 (de) Semiotik |
 | 2 540 837 |
| 3 | 葡萄牙語 (pt) Semiótica |
| 2 538 932 |
| 4 | 俄語 (ru) Семиотика |
| 2 329 974 |
| 5 | 意大利語 (it) Semiotica |
| 2 292 518 |
| 6 | 法語 (fr) Sémiotique |
 | 1 276 376 |
| 7 | 印度尼西亞語 (id) Semiotika |
 | 645 310 |
| 8 | 中文 (zh) 符號學 |
| 584 426 |
| 9 | 日語 (ja) 記号学 |
| 551 645 |
| 10 | 土耳其語 (tr) Göstergebilim |
| 500 669 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
| # | 语言 | 人气奖 | 相对人气 |
|---|---|---|---|
| 1 | 英語 (en) Semiotics |
 | 31 995 |
| 2 | 俄語 (ru) Семиотика |
 | 6 396 |
| 3 | 德語 (de) Semiotik |
| 5 085 |
| 4 | 意大利語 (it) Semiotica |
 | 4 181 |
| 5 | 葡萄牙語 (pt) Semiótica |
| 4 120 |
| 6 | 法語 (fr) Sémiotique |
| 3 124 |
| 7 | 中文 (zh) 符號學 |
| 2 492 |
| 8 | 印度尼西亞語 (id) Semiotika |
| 2 205 |
| 9 | 日語 (ja) 記号学 |
 | 1 823 |
| 10 | 波斯語 (fa) نشانهشناسی |
| 1 110 |
下表顯示了作者最感興趣的文章的語言版本。
| # | 语言 | 作者兴趣奖 | 作者相对兴趣 |
|---|---|---|---|
| 1 | 英語 (en) Semiotics |
 | 574 |
| 2 | 德語 (de) Semiotik |
 | 253 |
| 3 | 法語 (fr) Sémiotique |
 | 163 |
| 4 | 意大利語 (it) Semiotica |
| 157 |
| 5 | 葡萄牙語 (pt) Semiótica |
| 110 |
| 6 | 俄語 (ru) Семиотика |
| 109 |
| 7 | 荷蘭語 (nl) Semiotiek |
 | 74 |
| 8 | 土耳其語 (tr) Göstergebilim |
| 60 |
| 9 | 希伯來語 (he) סמיוטיקה |
| 55 |
| 10 | 日語 (ja) 記号学 |
| 51 |
下表顯示了上個月作者最感興趣的文章的語言版本。
| # | 语言 | 作者兴趣奖 | 作者相对兴趣 |
|---|---|---|---|
| 1 | 英語 (en) Semiotics |
 | 1 |
| 2 | 格魯吉亞語 (ka) სემიოტიკა |
| 1 |
| 3 | 阿拉伯語 (ar) علم العلامات |
 | 0 |
| 4 | 阿塞拜疆語 (az) Semiotika |
| 0 |
| 5 | 白俄羅斯語 (be) Семіётыка |
| 0 |
| 6 | 保加利亞語 (bg) Семиотика |
| 0 |
| 7 | 加泰羅尼亞語 (ca) Semiòtica |
| 0 |
| 8 | 捷克語 (cs) Sémiotika |
| 0 |
| 9 | 丹麥語 (da) Semiotik |
| 0 |
| 10 | 德語 (de) Semiotik |
| 0 |
下表顯示了被引用次數最高的文章的語言版本。
| # | 语言 | 价值 |
|---|---|---|
| ar | 阿拉伯語 علم العلامات |  |
| az | 阿塞拜疆語 Semiotika |  |
| be | 白俄羅斯語 Семіётыка |  |
| bg | 保加利亞語 Семиотика |  |
| ca | 加泰羅尼亞語 Semiòtica | |
| cs | 捷克語 Sémiotika |  |
| da | 丹麥語 Semiotik |  |
| de | 德語 Semiotik |  |
| el | 希臘語 Σημειωτική | |
| en | 英語 Semiotics |  |
| eo | 世界語 Semiotiko |  |
| et | 愛沙尼亞語 Semiootika | |
| eu | 巴斯克語 Semiotika | |
| fa | 波斯語 نشانهشناسی |  |
| fi | 芬蘭語 Semiotiikka | |
| fr | 法語 Sémiotique | |
| gl | 加利西亞語 Semiótica |  |
| he | 希伯來語 סמיוטיקה |  |
| hi | 印地語 संकेतविज्ञान | |
| hr | 克羅地亞語 Semiotika | |
| hu | 匈牙利語 Szemiotika | |
| hy | 亞美尼亞語 Նշանագիտություն | |
| id | 印度尼西亞語 Semiotika | |
| it | 意大利語 Semiotica |  |
| ja | 日語 記号学 | |
| ka | 格魯吉亞語 სემიოტიკა | |
| kk | 哈薩克語 Семиотика | |
| ko | 韓語 기호학 | |
| la | 拉丁語 Semiotica |  |
| lt | 立陶宛語 Semiotika |  |
| ms | 馬來語 Semiotik |  |
| nl | 荷蘭語 Semiotiek | |
| nn | 新挪威語 Semiotikk |  |
| no | 挪威語 Semiotikk | |
| pl | 波蘭語 Semiotyka (językoznawstwo) | |
| pt | 葡萄牙語 Semiótica | |
| ro | 羅馬尼亞語 Semiotică | |
| ru | 俄語 Семиотика | |
| sh | 塞爾維亞-克羅地亞語 Semiotika |  |
| simple | 簡體英語 Semiotics | |
| sk | 斯洛伐克語 Semiotika | |
| sl | 斯洛文尼亞語 Semiotika | |
| sv | 瑞典語 Semiotik | |
| ta | 泰米爾語 குறியியல் | |
| tr | 土耳其語 Göstergebilim | |
| uk | 烏克蘭語 Семіотика | |
| uz | 烏茲別克語 Semiotika | |
| vi | 越南語 Ký hiệu học | |
| zh | 中文 符號學 | |
| zhminnan | 閩南語 Kì-hō-lūn |  |
| 最佳排名 | 捷克語: 1529 02.2016 |
全球: 1634 02.2016 |
| 最佳排名 | 捷克語: 1044 10.2012 |
全球: 590 05.2002 |
不同語言的維基百科文章列表（從最受歡迎的開始）：
2024年11月12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：唐納·川普、馬克羅·魯比奧、伊隆·马斯克、宋再臨、2024年美國總統選舉、美瑾·霍絲、美蘭尼亞·川普、神鬼戰士II、ChatGPT、2024年逝世人物列表。
捷克語維基百科當天最受歡迎的文章是：Karel Schwarzenberg、Václav Havel、Jaroslav Satoranský、Marie Benešová、Lila Schwarzenbergová、Jan Nepomuk Schwarzenberg、Therese Schwarzenbergová、Ivana Trumpová、Katarina Wittová、Donald Trump.
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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在哪裡：
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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
