文章的品質和受歡迎程度公式 Tibor Rab 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「Tibor Rab」的作者的一組唯一名稱
- - 是 2024年7月 維基百科中「Tibor Rab」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
法語維基百科的「Tibor Rab」文章品質得分為 13 分(截至2024年8月1日). 本文包含 3 篇參考文獻和 6 個章節。 該文章還包含品質缺陷模板,這會降低品質分數。
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匈牙利語。
自「Tibor Rab」文章創建以來,其內容由 5 名法語維基百科註冊用戶撰寫,並由 61 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 42 次,在所有語言中被引用 449 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 11 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 | 匈牙利語 (hu) Rab Tibor |
22 924 | |
2 | 英語 (en) Tibor Rab |
16 010 | |
3 | 波蘭語 (pl) Tibor Rab |
4 515 | |
4 | 意大利語 (it) Tibor Rab |
3 894 | |
5 | 法語 (fr) Tibor Rab |
1 443 | |
6 | 葡萄牙語 (pt) Tibor Rab |
470 | |
7 | 俄語 (ru) Раб, Тибор |
141 | |
8 | 烏克蘭語 (uk) Тібор Раб |
125 | |
9 | 阿拉伯語 (ar) تيبور راب |
62 | |
10 | 波斯語 (fa) تیبور راب |
39 |
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 | 意大利語 (it) Tibor Rab |
![]() | 16 |
2 | 匈牙利語 (hu) Rab Tibor |
![]() | 15 |
3 | 英語 (en) Tibor Rab |
![]() | 12 |
4 | 法語 (fr) Tibor Rab |
![]() | 5 |
5 | 波蘭語 (pl) Tibor Rab |
![]() | 5 |
6 | 塞爾維亞語 (sr) Тибор Раб |
![]() | 2 |
7 | 烏克蘭語 (uk) Тібор Раб |
![]() | 2 |
8 | 阿拉伯語 (ar) تيبور راب |
![]() | 1 |
9 | 波斯語 (fa) تیبور راب |
![]() | 1 |
10 | 葡萄牙語 (pt) Tibor Rab |
![]() | 1 |
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: 538549 09.2023 |
全球: 1846510 12.2013 |
最佳排名 | 法語: 66138 01.2015 |
全球: 166434 06.2011 |
2025年3月19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:肯尼迪遇刺案、Adolescence、伊隆·马斯克、盖尔·加朵、约翰·肯尼迪、非自愿独身、蘇尼塔·威廉斯、2025年逝世人物列表、ChatGPT、3月19日。
法語維基百科當天最受歡迎的文章是:Émilie Dequenne、Iris Mittenaere、Tiphaine Auzière、Koceila Chougar、Adolescence (série)、Valérie Lemercier、Marguerite Yourcenar、Leïla Bekhti、Antoine Dupont、Adèle Haenel.
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