文章的品質和受歡迎程度公式 Lundin Mining de
在哪裡:
- - 是歸一化品質指標
- - 是品質指標的數量
- - 是降低分數(如果存在)
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「Lundin Mining」的作者的一組唯一名稱
- - 是 2024年7月 維基百科中「Lundin Mining」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「Lundin Mining」文章品質得分為 55.5 分(截至2024年8月1日). 本文包含 51 篇參考文獻和 12 個章節。 該文章還包含品質缺陷模板,這會降低品質分數。
在該語言版本的維基百科中,該文章具有最佳的品質。然而,本文最流行的語言版本是英語。
自「Lundin Mining」文章創建以來,其內容由 30 名德語維基百科註冊用戶撰寫,並由 114 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 9 次,在所有語言中被引用 188 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 9 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) Lundin Mining |
190 200 | |
2 | 瑞典語 (sv) Lundin Mining |
29 604 | |
3 | 德語 (de) Lundin Mining |
18 458 | |
4 | 葡萄牙語 (pt) Lundin Mining |
11 849 | |
5 | 法語 (fr) Lundin Mining |
9 830 | |
6 | 芬蘭語 (fi) Lundin Mining |
704 | |
7 | 俄語 (ru) Lundin Mining |
454 | |
8 | 波斯語 (fa) لوندین |
405 | |
9 | 丹麥語 (da) Lundin Mining |
211 |
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 | 英語 (en) Lundin Mining |
36 | |
2 | 德語 (de) Lundin Mining |
30 | |
3 | 瑞典語 (sv) Lundin Mining |
20 | |
4 | 法語 (fr) Lundin Mining |
19 | |
5 | 葡萄牙語 (pt) Lundin Mining |
5 | |
6 | 芬蘭語 (fi) Lundin Mining |
2 | |
7 | 波斯語 (fa) لوندین |
1 | |
8 | 俄語 (ru) Lundin Mining |
1 | |
9 | 丹麥語 (da) Lundin Mining |
0 |
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: 160954 01.2021 |
全球: 461284 03.2015 |
最佳排名 | 德語: 16583 11.2008 |
全球: 84993 11.2008 |
不同語言的維基百科文章列表(從最受歡迎的開始):
2025年1月25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、麥迪遜·凱斯、伊隆·马斯克、阿里娜·萨巴伦卡、美蘭尼亞·川普、璀璨女人夢、阿布杜科迪尔·胡萨诺夫、皮特·赫格塞思、吸血鬼:諾斯費拉圖、卡洛斯·加斯科恩。
德語維基百科當天最受歡迎的文章是:Marcel Mann、Mordach – Tod in den Bergen、Miriam Höller、Madison Keys、Eva Lys、Aryna Sabalenka、Alice Weidel、Anna-Carina Woitschack、Handball-Weltmeisterschaft der Männer 2025、Nina Bott.
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
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