文章的品質和受歡迎程度公式 DSB MY (II) de
在哪裡:
- - 是歸一化品質指標
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- - 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「DSB MY (II)」的作者的一組唯一名稱
- - 是 2024年7月 維基百科中「DSB MY (II)」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
德語維基百科的「DSB MY (II)」文章品質得分為 42.5 分(截至2024年8月1日). 本文包含 5 篇參考文獻和 43 個章節。
這篇文章是英語維基百科中品質最好的。 然而,本文最流行的語言版本是丹麥語。
自「DSB MY (II)」文章創建以來,其內容由 89 名德語維基百科註冊用戶撰寫,並由 205 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。
該文章在德語維基百科中被引用 23 次,在所有語言中被引用 482 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 10 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) DSB Class MY |
97 455 | |
2 | 丹麥語 (da) Litra MY |
47 573 | |
3 | 德語 (de) DSB MY (II) |
39 340 | |
4 | 瑞典語 (sv) TMY |
17 382 | |
5 | 挪威語 (no) MY (lokomotiv) |
15 351 | |
6 | 波蘭語 (pl) DSB MY |
6 132 | |
7 | 匈牙利語 (hu) DSB MY sorozat |
5 789 | |
8 | 捷克語 (cs) DSB řada MY |
4 321 | |
9 | 荷蘭語 (nl) DSB MY |
2 336 | |
10 | 芬蘭語 (fi) DSB MY |
2 045 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
# | 语言 | 作者兴趣奖 | 作者相对兴趣 |
---|---|---|---|
1 | 德語 (de) DSB MY (II) |
![]() | 89 |
2 | 英語 (en) DSB Class MY |
![]() | 36 |
3 | 挪威語 (no) MY (lokomotiv) |
![]() | 20 |
4 | 瑞典語 (sv) TMY |
![]() | 18 |
5 | 丹麥語 (da) Litra MY |
![]() | 13 |
6 | 捷克語 (cs) DSB řada MY |
![]() | 9 |
7 | 波蘭語 (pl) DSB MY |
![]() | 9 |
8 | 匈牙利語 (hu) DSB MY sorozat |
![]() | 5 |
9 | 芬蘭語 (fi) DSB MY |
![]() | 3 |
10 | 荷蘭語 (nl) DSB MY |
![]() | 3 |
下表顯示了上個月作者最感興趣的文章的語言版本。
最佳排名 | 德語: 124499 06.2024 |
全球: 670926 04.2014 |
最佳排名 | 德語: 4375 05.2006 |
全球: 63573 05.2006 |
不同語言的維基百科文章列表(從最受歡迎的開始):
2025年2月7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:伊隆·马斯克、唐納·川普、比安卡·森索里、肯伊·威斯特、克里斯蒂亚诺·罗纳尔多、美国国际开发署、2025年逝世人物列表、卡洛斯·加斯科恩、班森·布恩、Irv Gotti。
德語維基百科當天最受歡迎的文章是:Pierre Sanoussi-Bliss、Sag niemals nie、Heidi Reichinnek、Wahl-O-Mat、Liste der größten Auslegerbrücken、Jan van Aken、Alice Weidel、Hatun Sürücü、Jack Nicholson、Anna-Carina Woitschack.
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