文章的品質和受歡迎程度公式 Lullin es
在哪裡:
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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「Lullin」的作者的一組唯一名稱
- - 是 2024年7月 維基百科中「Lullin」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
吕兰 - 法国上萨瓦省市镇. 西班牙語維基百科的「Lullin」文章品質得分為 22.5 分(截至2024年8月1日). 本文包含 2 篇參考文獻和 3 個章節。
這篇文章是法語維基百科中品質最好的。 此外,這篇文章是該語言版本中最受歡迎的。
自「Lullin」文章創建以來,其內容由 5 名西班牙語維基百科註冊用戶撰寫,並由 205 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 5 次,在所有語言中被引用 3557 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 23 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 | 法語 (fr) Lullin | ![]() | 44.9522 |
2 | 中文 (zh) 吕兰 | ![]() | 39.3644 |
3 | 加泰羅尼亞語 (ca) Lullin | ![]() | 37.4132 |
4 | 巴斯克語 (eu) Lullin | ![]() | 37.0249 |
5 | 斯洛伐克語 (sk) Lullin | ![]() | 34.2266 |
6 | 烏克蘭語 (uk) Люллен | ![]() | 32.5175 |
7 | 拉丁語 (la) Lulinum | ![]() | 29.5844 |
8 | 羅馬尼亞語 (ro) Lullin | ![]() | 29.0724 |
9 | 瑞典語 (sv) Lullin | ![]() | 28.2646 |
10 | 希臘語 (el) Λυλέν | ![]() | 26.6035 |
下表顯示了本文最受歡迎的語言版本。
# | 语言 | 引证指数奖 | 相对引证指数 |
---|---|---|---|
1 | 世界語 (eo) Lullin |
![]() | 297 |
2 | 烏克蘭語 (uk) Люллен |
![]() | 297 |
3 | 加泰羅尼亞語 (ca) Lullin |
![]() | 295 |
4 | 羅馬尼亞語 (ro) Lullin |
![]() | 295 |
5 | 匈牙利語 (hu) Lullin |
![]() | 294 |
6 | 意大利語 (it) Lullin |
![]() | 293 |
7 | 越南語 (vi) Lullin |
![]() | 291 |
8 | 英語 (en) Lullin |
![]() | 282 |
9 | 葡萄牙語 (pt) Lullin |
![]() | 277 |
10 | 烏茲別克語 (uz) Lullin |
![]() | 243 |
最佳排名 | 西班牙語: 286296 02.2009 |
全球: 833245 02.2009 |
最佳排名 | 西班牙語: 23789 11.2011 |
全球: 20544 11.2011 |
2025年2月20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:方濟各、伊隆·马斯克、唐納·川普、Zero Day、2024–25年歐洲冠軍聯賽、加比·佩蒂托之死、基利安·姆巴佩、歐洲冠軍聯賽、ChatGPT、弗拉基米尔·泽连斯基。
西班牙語維基百科當天最受歡迎的文章是:Arturo Torró、Francisco (papa)、Paquita la del Barrio、Tony Isbert、Cleopatra I de Egipto、Los Delinqüentes、Wilson Saoko、Miguel Ángel Benítez Gómez、Pedro Acosta (motociclista)、Kylian Mbappé.
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