文章的品質和受歡迎程度公式 Kirk Gibson en
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- - 是 2024年7月期間 維基百科中文章「Kirk Gibson」的作者的一組唯一名稱
- - 是 2024年7月 維基百科中「Kirk Gibson」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
英語維基百科的「Kirk Gibson」文章品質得分為 52.7 分(截至2024年8月1日). 本文包含 34 篇參考文獻和 12 個章節。
在該語言版本的維基百科中,該文章具有最佳的品質。此外,這篇文章是該語言版本中最受歡迎的。
2024年7月,Kirk Gibson」一文由英語維基百科的 1 位作者編輯,並由 2 位所有語言的作者撰寫。
自「Kirk Gibson」文章創建以來,其內容由 241 名英語維基百科註冊用戶撰寫,並由 340 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。
該文章在英語維基百科中被引用 828 次,在所有語言中被引用 1505 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 11 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) Kirk Gibson |
2 927 289 | |
2 | 日語 (ja) カーク・ギブソン |
92 001 | |
3 | 西班牙語 (es) Kirk Gibson |
39 007 | |
4 | 韓語 (ko) 커크 깁슨 |
15 416 | |
5 | 法語 (fr) Kirk Gibson |
10 827 | |
6 | 瑞典語 (sv) Kirk Gibson |
3 901 | |
7 | 波蘭語 (pl) Kirk Gibson |
3 891 | |
8 | 葡萄牙語 (pt) Kirk Gibson |
2 564 | |
9 | 中文 (zh) 柯克·吉卜森 |
1 078 | |
10 | 意大利語 (it) Kirk Gibson |
592 |
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) Kirk Gibson |
![]() | 241 |
2 | 日語 (ja) カーク・ギブソン |
![]() | 39 |
3 | 法語 (fr) Kirk Gibson |
![]() | 21 |
4 | 韓語 (ko) 커크 깁슨 |
![]() | 12 |
5 | 瑞典語 (sv) Kirk Gibson |
![]() | 12 |
6 | 西班牙語 (es) Kirk Gibson |
![]() | 5 |
7 | 意大利語 (it) Kirk Gibson |
![]() | 4 |
8 | 葡萄牙語 (pt) Kirk Gibson |
![]() | 3 |
9 | 中文 (zh) 柯克·吉卜森 |
![]() | 2 |
10 | 波蘭語 (pl) Kirk Gibson |
![]() | 1 |
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 | 英語: 8154 10.2018 |
全球: 21632 10.2018 |
最佳排名 | 英語: 7784 09.2014 |
全球: 28451 09.2014 |
不同語言的維基百科文章列表(從最受歡迎的開始):
2025年3月2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:弗拉基米尔·泽连斯基、伊隆·马斯克、金·哈克曼、第97屆奧斯卡金像獎、唐納·川普、詹姆斯·大衛·万斯、鲍勃·迪伦、粗獷派建築師、蜜雪兒·柴藤伯、方濟各。
英語維基百科當天最受歡迎的文章是:Elimination Chamber: Toronto、Gene Hackman、Angie Stone、Volodymyr Zelenskyy、Ruby Franke、Elon Musk、Gervonta Davis、97th Academy Awards、Lamont Roach Jr.、Michelle Trachtenberg.
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