文章的品質和受歡迎程度公式 エラー (曖昧さ回避) ja
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- - 表示作者的興趣(作者數量)
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- - 是 2024年7月期間 維基百科中文章「エラー (曖昧さ回避)」的作者的一組唯一名稱
- - 是 2024年7月 維基百科中「エラー (曖昧さ回避)」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
错误 - 維基媒體消歧義頁. 日語維基百科的「エラー (曖昧さ回避)」文章品質得分為 1.6 分(截至2024年8月1日). 本文包含 0 篇參考文獻和 2 個章節。
這篇文章是英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「エラー (曖昧さ回避)」文章創建以來,其內容由 9 名日語維基百科註冊用戶撰寫,並由 184 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。
該文章在日語維基百科中被引用 4 次,在所有語言中被引用 97 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 | 意大利語 (it) Errore |
152 296 | |
2 | 英語 (en) Error (disambiguation) |
119 985 | |
3 | 德語 (de) Error |
47 143 | |
4 | 阿拉伯語 (ar) خطأ (توضيح) |
25 628 | |
5 | 中文 (zh) Error |
20 750 | |
6 | 荷蘭語 (nl) Error |
20 181 | |
7 | 日語 (ja) エラー (曖昧さ回避) |
13 489 | |
8 | 俄語 (ru) Погрешность (значения) |
10 489 | |
9 | 韓語 (ko) 에러 (동음이의) |
9 856 | |
10 | 加泰羅尼亞語 (ca) Error |
6 479 |
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) Error (disambiguation) |
53 | |
2 | 德語 (de) Error |
35 | |
3 | 意大利語 (it) Errore |
35 | |
4 | 荷蘭語 (nl) Error |
13 | |
5 | 日語 (ja) エラー (曖昧さ回避) |
9 | |
6 | 阿拉伯語 (ar) خطأ (توضيح) |
8 | |
7 | 亞美尼亞語 (hy) Սխալանք (այլ կիրառումներ) |
7 | |
8 | 中文 (zh) Error |
7 | |
9 | 加泰羅尼亞語 (ca) Error |
5 | |
10 | 韓語 (ko) 에러 (동음이의) |
3 |
下表顯示了上個月作者最感興趣的文章的語言版本。
# | 语言 | 作者兴趣奖 | 作者相对兴趣 |
---|---|---|---|
1 | 德語 (de) Error |
2 | |
2 | 法語 (fr) Error |
1 | |
3 | 阿拉伯語 (ar) خطأ (توضيح) |
0 | |
4 | 加泰羅尼亞語 (ca) Error |
0 | |
5 | 英語 (en) Error (disambiguation) |
0 | |
6 | 巴斯克語 (eu) Errore (argipena) |
0 | |
7 | 波斯語 (fa) خطا (ابهامزدایی) |
0 | |
8 | 亞美尼亞語 (hy) Սխալանք (այլ կիրառումներ) |
0 | |
9 | 意大利語 (it) Errore |
0 | |
10 | 日語 (ja) エラー (曖昧さ回避) |
0 |
下表顯示了被引用次數最高的文章的語言版本。
最佳排名 | 日語: 51558 04.2015 |
全球: 277966 02.2009 |
最佳排名 | 日語: 13338 04.2018 |
全球: 65796 10.2004 |
不同語言的維基百科文章列表(從最受歡迎的開始):
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