文章的品質和受歡迎程度公式 True lemur en
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「True lemur」的作者的一組唯一名稱
- - 是 2024年7月 維基百科中「True lemur」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
美狐猴屬 - 狐猴科的一属哺乳动物. 英語維基百科的「True lemur」文章品質得分為 34.3 分(截至2024年8月1日). 本文包含 3 篇參考文獻和 5 個章節。
這篇文章是瑞典語維基百科中品質最好的。 然而,這篇文章是最受歡迎的英語版本。
自「True lemur」文章創建以來,其內容由 39 名英語維基百科註冊用戶撰寫,並由 280 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 174 次,在所有語言中被引用 690 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 20 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) True lemur |
164 428 | |
2 | 俄語 (ru) Обыкновенные лемуры |
110 006 | |
3 | 德語 (de) Große Makis |
52 950 | |
4 | 波蘭語 (pl) Lemuria (ssaki) |
42 300 | |
5 | 法語 (fr) Eulemur |
24 310 | |
6 | 瑞典語 (sv) Makier |
22 641 | |
7 | 西班牙語 (es) Eulemur |
22 111 | |
8 | 日語 (ja) キツネザル属 |
17 233 | |
9 | 荷蘭語 (nl) Echte maki's |
14 655 | |
10 | 意大利語 (it) Eulemur |
14 344 |
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) Große Makis |
![]() | 48 |
2 | 法語 (fr) Eulemur |
![]() | 40 |
3 | 英語 (en) True lemur |
![]() | 39 |
4 | 俄語 (ru) Обыкновенные лемуры |
![]() | 36 |
5 | 意大利語 (it) Eulemur |
![]() | 28 |
6 | 荷蘭語 (nl) Echte maki's |
![]() | 14 |
7 | 匈牙利語 (hu) Eulemur |
![]() | 12 |
8 | 越南語 (vi) Eulemur |
![]() | 8 |
9 | 中文 (zh) 美狐猴屬 |
![]() | 8 |
10 | 西班牙語 (es) Eulemur |
![]() | 6 |
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: 341838 03.2010 |
全球: 287037 04.2009 |
最佳排名 | 英語: 88392 04.2006 |
全球: 26234 01.2010 |
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:伊隆·马斯克、2024–25年歐洲冠軍聯賽、歐洲冠軍聯賽、迭戈·西蒙尼、金賽綸、金秀賢、格陵兰、朱利亞諾·施蒙尼、唐納·川普、ChatGPT。
英語維基百科當天最受歡迎的文章是:Kim Sae-ron、Alabama、Deaths in 2025、Sarah McBride、Kim Soo-hyun、Elon Musk、2024–25 UEFA Champions League、Mark Carney、Rosie O'Donnell、Mickey 17.
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