文章的品質和受歡迎程度公式 Ribe amt no
在哪裡:
- - 是歸一化品質指標
- - 是品質指標的數量
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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「Ribe amt」的作者的一組唯一名稱
- - 是 2024年7月 維基百科中「Ribe amt」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
挪威語維基百科的「Ribe amt」文章品質得分為 23 分(截至2024年8月1日). 本文包含 3 篇參考文獻和 1 個章節。
這篇文章是阿拉伯語維基百科中品質最好的。 然而,本文最流行的語言版本是丹麥語。
自「Ribe amt」文章創建以來,其內容由 26 名挪威語維基百科註冊用戶撰寫,並由 284 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。
該文章在挪威語維基百科中被引用 61 次,在所有語言中被引用 954 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 20 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) Ribe County |
46 211 | |
2 | 丹麥語 (da) Ribe Amt |
36 072 | |
3 | 波蘭語 (pl) Ribe Amt |
24 610 | |
4 | 德語 (de) Ribe Amt |
23 309 | |
5 | 法語 (fr) Ribe (amt) |
11 808 | |
6 | 瑞典語 (sv) Ribe amt |
9 537 | |
7 | 挪威語 (no) Ribe amt |
6 721 | |
8 | 意大利語 (it) Contea di Ribe |
6 616 | |
9 | 葡萄牙語 (pt) Ribe (condado) |
6 552 | |
10 | 荷蘭語 (nl) Ribe (provincie) |
6 548 |
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) Ribe County |
![]() | 39 |
2 | 丹麥語 (da) Ribe Amt |
![]() | 34 |
3 | 德語 (de) Ribe Amt |
![]() | 33 |
4 | 荷蘭語 (nl) Ribe (provincie) |
![]() | 31 |
5 | 挪威語 (no) Ribe amt |
![]() | 26 |
6 | 法語 (fr) Ribe (amt) |
![]() | 24 |
7 | 意大利語 (it) Contea di Ribe |
![]() | 24 |
8 | 瑞典語 (sv) Ribe amt |
![]() | 11 |
9 | 捷克語 (cs) Ribe Amt |
![]() | 10 |
10 | 波蘭語 (pl) Ribe Amt |
![]() | 9 |
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 | 挪威語: 34988 07.2008 |
全球: 420820 01.2008 |
最佳排名 | 挪威語: 2283 08.2004 |
全球: 10419 11.2003 |
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。
挪威語維基百科當天最受歡迎的文章是:Forside、Tistedalsdrapene、Isak Dreyer、Elli Müller Osborne、Sophie Elise、Henry Rinnan、Lothepus、Liste over byer i Danmark、Ezinne Okparaebo、Milli Vanilli.
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
在哪裡:
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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