文章的品質和受歡迎程度公式 Galop es
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「Galop」的作者的一組唯一名稱
- - 是 2024年7月 維基百科中「Galop」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
西班牙語維基百科的「Galop」文章品質得分為 16.6 分(截至2024年8月1日). 本文包含 4 篇參考文獻和 4 個章節。
這篇文章是俄語維基百科中品質最好的。 然而,本文最流行的語言版本是英語。
自「Galop」文章創建以來,其內容由 3 名西班牙語維基百科註冊用戶撰寫,並由 181 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。
該文章在西班牙語維基百科中被引用 9 次,在所有語言中被引用 393 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 15 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) Galop |
275 386 | |
2 | 德語 (de) Galopp (Tanz) |
41 502 | |
3 | 意大利語 (it) Galop |
36 409 | |
4 | 俄語 (ru) Галоп (танец) |
35 725 | |
5 | 日語 (ja) ギャロップ (ダンス) |
21 291 | |
6 | 波蘭語 (pl) Galop (taniec) |
14 291 | |
7 | 中文 (zh) 加洛普 |
12 633 | |
8 | 法語 (fr) Galop (danse) |
8 462 | |
9 | 芬蘭語 (fi) Galoppi |
8 313 | |
10 | 希伯來語 (he) גאלופ |
7 499 |
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) Galop |
![]() | 40 |
2 | 德語 (de) Galopp (Tanz) |
![]() | 30 |
3 | 意大利語 (it) Galop |
![]() | 20 |
4 | 波蘭語 (pl) Galop (taniec) |
![]() | 15 |
5 | 俄語 (ru) Галоп (танец) |
![]() | 15 |
6 | 丹麥語 (da) Galop (dans) |
![]() | 10 |
7 | 法語 (fr) Galop (danse) |
![]() | 10 |
8 | 希伯來語 (he) גאלופ |
![]() | 10 |
9 | 芬蘭語 (fi) Galoppi |
![]() | 8 |
10 | 瑞典語 (sv) Galopp (dans) |
![]() | 7 |
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 | 西班牙語: 270029 08.2023 |
全球: 194647 07.2019 |
最佳排名 | 西班牙語: 157531 07.2023 |
全球: 35744 04.2016 |
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。
西班牙語維基百科當天最受歡迎的文章是:Melanocetus johnsonii、Karla Sofía Gascón、Cleopatra I de Egipto、Emilia Pérez、The Brutalist、Nevenka Fernández、Sergio Ramos、La isla de las tentaciones、Donald Trump、Cristiano Ronaldo.
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