文章的品質和受歡迎程度公式 Mark Rober en
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- - 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「Mark Rober」的作者的一組唯一名稱
- - 是 2024年7月 維基百科中「Mark Rober」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
马克·罗伯 - 美國YouTuber、前NASA、Apple工程師. 英語維基百科的「Mark Rober」文章品質得分為 59.6 分(截至2024年8月1日). 本文包含 70 篇參考文獻和 10 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,Mark Rober」一文由英語維基百科的 5 位作者編輯,並由 15 位所有語言的作者撰寫。
自「Mark Rober」文章創建以來,其內容由 244 名英語維基百科註冊用戶撰寫,並由 405 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 179 次,在所有語言中被引用 262 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 21 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 | 质量等级 | 质量分数 |
---|---|---|---|
1 | 英語 (en) Mark Rober | ![]() | 59.5501 |
2 | 土耳其語 (tr) Mark Rober | ![]() | 54.0802 |
3 | 烏克蘭語 (uk) Марк Робер | ![]() | 51.0451 |
4 | 烏茲別克語 (uz) Mark Rober | ![]() | 45.1853 |
5 | 德語 (de) Mark Rober | ![]() | 44.8539 |
6 | 加泰羅尼亞語 (ca) Mark Rober | ![]() | 39.3827 |
7 | 中文 (zh) 马克·罗伯 | ![]() | 39.2285 |
8 | 西班牙語 (es) Mark Rober | ![]() | 37.0928 |
9 | 匈牙利語 (hu) Mark Rober | ![]() | 36.8374 |
10 | 葡萄牙語 (pt) Mark Rober | ![]() | 35.445 |
下表顯示了本文最受歡迎的語言版本。
# | 语言 | 人气奖 | 相对人气 |
---|---|---|---|
1 | 英語 (en) Mark Rober |
3 349 837 | |
2 | 西班牙語 (es) Mark Rober |
89 182 | |
3 | 德語 (de) Mark Rober |
35 150 | |
4 | 中文 (zh) 马克·罗伯 |
19 862 | |
5 | 法語 (fr) Mark Rober |
18 310 | |
6 | 意大利語 (it) Mark Rober |
13 945 | |
7 | 日語 (ja) マーク・ローバー |
10 211 | |
8 | 葡萄牙語 (pt) Mark Rober |
8 073 | |
9 | 希伯來語 (he) מארק רובר |
6 837 | |
10 | 印度尼西亞語 (id) Mark Rober |
6 634 |
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) Mark Rober |
51 608 | |
2 | 西班牙語 (es) Mark Rober |
2 886 | |
3 | 法語 (fr) Mark Rober |
2 036 | |
4 | 日語 (ja) マーク・ローバー |
1 174 | |
5 | 德語 (de) Mark Rober |
1 079 | |
6 | 葡萄牙語 (pt) Mark Rober |
627 | |
7 | 印度尼西亞語 (id) Mark Rober |
570 | |
8 | 波斯語 (fa) مارک روبر |
546 | |
9 | 中文 (zh) 马克·罗伯 |
529 | |
10 | 意大利語 (it) Mark Rober |
368 |
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) Mark Rober |
![]() | 244 |
2 | 西班牙語 (es) Mark Rober |
![]() | 26 |
3 | 希伯來語 (he) מארק רובר |
![]() | 22 |
4 | 德語 (de) Mark Rober |
![]() | 20 |
5 | 意大利語 (it) Mark Rober |
![]() | 17 |
6 | 日語 (ja) マーク・ローバー |
![]() | 11 |
7 | 中文 (zh) 马克·罗伯 |
![]() | 10 |
8 | 瑞典語 (sv) Mark Rober |
![]() | 9 |
9 | 法語 (fr) Mark Rober |
![]() | 6 |
10 | 簡體英語 (simple) Mark Rober |
![]() | 6 |
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) Mark Rober |
![]() | 5 |
2 | 西班牙語 (es) Mark Rober |
![]() | 2 |
3 | 烏克蘭語 (uk) Марк Робер |
![]() | 2 |
4 | 烏茲別克語 (uz) Mark Rober |
![]() | 2 |
5 | 法語 (fr) Mark Rober |
![]() | 1 |
6 | 印度尼西亞語 (id) Mark Rober |
![]() | 1 |
7 | 日語 (ja) マーク・ローバー |
![]() | 1 |
8 | 韓語 (ko) 마크 로버 |
![]() | 1 |
9 | 阿拉伯語 (ar) مارك روبير |
![]() | 0 |
10 | 加泰羅尼亞語 (ca) Mark Rober |
![]() | 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 مارك روبير | ![]() |
ca | 加泰羅尼亞語 Mark Rober | ![]() |
de | 德語 Mark Rober | ![]() |
en | 英語 Mark Rober | ![]() |
es | 西班牙語 Mark Rober | ![]() |
fa | 波斯語 مارک روبر | ![]() |
fi | 芬蘭語 Mark Rober | ![]() |
fr | 法語 Mark Rober | ![]() |
he | 希伯來語 מארק רובר | ![]() |
hu | 匈牙利語 Mark Rober | ![]() |
id | 印度尼西亞語 Mark Rober | ![]() |
it | 意大利語 Mark Rober | ![]() |
ja | 日語 マーク・ローバー | ![]() |
ko | 韓語 마크 로버 | ![]() |
pt | 葡萄牙語 Mark Rober | ![]() |
simple | 簡體英語 Mark Rober | ![]() |
sv | 瑞典語 Mark Rober | ![]() |
tr | 土耳其語 Mark Rober | ![]() |
uk | 烏克蘭語 Марк Робер | ![]() |
uz | 烏茲別克語 Mark Rober | ![]() |
zh | 中文 马克·罗伯 | ![]() |
最佳排名 | 英語: 3034 06.2023 |
全球: 7415 06.2023 |
最佳排名 | 英語: 3307 12.2018 |
全球: 4405 12.2020 |
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:
where:
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