文章的品質和受歡迎程度公式 Limidae fr
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「Limidae」的作者的一組唯一名稱
- - 是 2024年7月 維基百科中「Limidae」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
锉蛤科 - 锉蛤目的一科软体动物. 法語維基百科的「Limidae」文章品質得分為 27.3 分(截至2024年8月1日). 本文包含 6 篇參考文獻和 3 個章節。
這篇文章是瑞典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「Limidae」文章創建以來,其內容由 23 名法語維基百科註冊用戶撰寫,並由 100 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。
該文章在法語維基百科中被引用 48 次,在所有語言中被引用 624 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 14 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) Limidae |
66 111 | |
2 | 德語 (de) Feilenmuscheln |
18 191 | |
3 | 法語 (fr) Limidae |
10 379 | |
4 | 波蘭語 (pl) Gniazdówkowate |
8 578 | |
5 | 荷蘭語 (nl) Limidae |
3 432 | |
6 | 意大利語 (it) Limidae |
2 819 | |
7 | 塞爾維亞語 (sr) Турпијасте шкољке |
1 512 | |
8 | 瑞典語 (sv) Filmusslor |
1 364 | |
9 | 波斯語 (fa) صدفهای سوهاندار |
1 262 | |
10 | 拉丁語 (la) Limidae |
927 |
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 | 法語 (fr) Limidae |
![]() | 23 |
2 | 英語 (en) Limidae |
![]() | 22 |
3 | 德語 (de) Feilenmuscheln |
![]() | 14 |
4 | 荷蘭語 (nl) Limidae |
![]() | 13 |
5 | 意大利語 (it) Limidae |
![]() | 7 |
6 | 拉丁語 (la) Limidae |
![]() | 5 |
7 | 阿拉伯語 (ar) سحاليات |
![]() | 3 |
8 | 塞爾維亞語 (sr) Турпијасте шкољке |
![]() | 3 |
9 | 土耳其語 (tr) Limidae |
![]() | 3 |
10 | 波蘭語 (pl) Gniazdówkowate |
![]() | 2 |
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 | 法語: 327905 07.2008 |
全球: 672456 12.2008 |
最佳排名 | 法語: 9690 06.2007 |
全球: 77099 04.2013 |
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28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:緬甸、混沌少年時、格陵兰、2025年3月29日日食、白雪公主、瑞秋·曾格勒、2025年逝世人物列表、非自愿独身、莎麗娜、乌莎·万斯。
法語維基百科當天最受歡迎的文章是:Karen Cheryl、Donnie Brasco、Bertrand Cantat、Émilie Dequenne、Alexis Kohler、Birmanie、Soudan du Sud、Kamel Ouali、Fauve Hautot、EuroMillions.
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