文章的品質和受歡迎程度公式 Wamena nl
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「Wamena」的作者的一組唯一名稱
- - 是 2024年7月 維基百科中「Wamena」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
瓦梅納 - 印度尼西亚高地巴布亚省城镇. 这个城市是 第9799名 全球维基百科排名中最受欢迎的城市. 荷蘭語維基百科的「Wamena」文章品質得分為 22.2 分(截至2024年8月1日). 本文包含 2 篇參考文獻和 4 個章節。
這篇文章是英語維基百科中品質最好的。 然而,本文最流行的語言版本是印度尼西亞語。
自「Wamena」文章創建以來,其內容由 29 名荷蘭語維基百科註冊用戶撰寫,並由 226 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。
在維基百科的全球圖城市排名中,瓦梅納一直位居第 9799 位。
該文章在荷蘭語維基百科中被引用 15 次,在所有語言中被引用 664 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 | 质量等级 | 质量分数 |
---|---|---|---|
1 | 英語 (en) Wamena | ![]() | 51.7617 |
2 | 印度尼西亞語 (id) Wamena, Jayawijaya | ![]() | 42.1606 |
3 | 保加利亞語 (bg) Уамена | ![]() | 36.7513 |
4 | 烏克蘭語 (uk) Вамена | ![]() | 30.4193 |
5 | 波蘭語 (pl) Wamena | ![]() | 25.002 |
6 | 羅馬尼亞語 (ro) Wamena | ![]() | 23.796 |
7 | 德語 (de) Wamena | ![]() | 22.6834 |
8 | 立陶宛語 (lt) Vamena | ![]() | 22.3128 |
9 | 荷蘭語 (nl) Wamena | ![]() | 22.2347 |
10 | 法語 (fr) Wamena | ![]() | 19.7848 |
下表顯示了本文最受歡迎的語言版本。
# | 语言 | 人气奖 | 相对人气 |
---|---|---|---|
1 | 印度尼西亞語 (id) Wamena, Jayawijaya |
257 245 | |
2 | 英語 (en) Wamena |
164 939 | |
3 | 德語 (de) Wamena |
24 364 | |
4 | 荷蘭語 (nl) Wamena |
13 187 | |
5 | 法語 (fr) Wamena |
8 041 | |
6 | 中文 (zh) 瓦梅纳 |
4 234 | |
7 | 俄語 (ru) Вамена |
2 002 | |
8 | 羅馬尼亞語 (ro) Wamena |
1 969 | |
9 | 馬來語 (ms) Wamena, Jayawijaya |
1 538 | |
10 | 西班牙語 (es) Wamena |
1 524 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
最佳排名 | 荷蘭語: 93315 09.2019 |
全球: 137888 09.2019 |
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。
荷蘭語維基百科當天最受歡迎的文章是:Rob de Nijs、Adolescence (miniserie)、ChatGPT、Tamara Elbaz、Jürgen Ingels、Signal (software)、Belinda Meuldijk、Wilhelminatoren (Valkenburg)、David Van Reybrouck、Incel.
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