文章的品質和受歡迎程度公式 2032 sv
在哪裡:
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- - 是語言版本的索引
- - 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「2032」的作者的一組唯一名稱
- - 是 2024年7月 維基百科中「2032」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
2032年 - 年. 瑞典語維基百科的「2032」文章品質得分為 19 分(截至2024年8月1日). 本文包含 1 篇參考文獻和 7 個章節。
這篇文章是葡萄牙語維基百科中品質最好的。 然而,本文最流行的語言版本是日語。
自「2032」文章創建以來,其內容由 2 名瑞典語維基百科註冊用戶撰寫,並由 489 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。
該文章在瑞典語維基百科中被引用 26 次,在所有語言中被引用 1924 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 37 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 | 价值 |
---|---|---|
bg | 保加利亞語 2032 | ![]() |
ca | 加泰羅尼亞語 2032 | ![]() |
cs | 捷克語 2032 | ![]() |
da | 丹麥語 2032 | ![]() |
de | 德語 2032 | ![]() |
eo | 世界語 2032 | ![]() |
es | 西班牙語 2032 | ![]() |
et | 愛沙尼亞語 2032 | ![]() |
eu | 巴斯克語 2032 | ![]() |
fa | 波斯語 ۲۰۳۲ (میلادی) | ![]() |
fr | 法語 2032 | ![]() |
gl | 加利西亞語 2032 | ![]() |
he | 希伯來語 2032 | ![]() |
hu | 匈牙利語 2032 | ![]() |
id | 印度尼西亞語 2032 | ![]() |
ja | 日語 2032年 | ![]() |
ka | 格魯吉亞語 2032 | ![]() |
kk | 哈薩克語 2032 жыл | ![]() |
ko | 韓語 2032년 | ![]() |
ms | 馬來語 2032 | ![]() |
nl | 荷蘭語 2032 | ![]() |
nn | 新挪威語 2032 | ![]() |
pl | 波蘭語 2032 | ![]() |
pt | 葡萄牙語 2032 | ![]() |
ro | 羅馬尼亞語 2032 | ![]() |
ru | 俄語 2032 год | ![]() |
simple | 簡體英語 2032 | ![]() |
sk | 斯洛伐克語 2032 | ![]() |
sr | 塞爾維亞語 2032 | ![]() |
sv | 瑞典語 2032 | ![]() |
th | 泰語 พ.ศ. 2575 | ![]() |
uk | 烏克蘭語 2032 | ![]() |
ur | 烏爾都語 2032ء | ![]() |
uz | 烏茲別克語 2032 | ![]() |
vi | 越南語 2032 | ![]() |
zh | 中文 2032年 | ![]() |
zhminnan | 閩南語 2032 nî | ![]() |
最佳排名 | 瑞典語: 68228 08.2010 |
全球: 162091 05.2008 |
最佳排名 | 瑞典語: 27109 09.2022 |
全球: 8571 03.2002 |
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。
瑞典語維基百科當天最受歡迎的文章是:Myanmar、Kenny Bräck、Osby、Masked Singer Sverige、Kent (musikgrupp)、Nour El Refai、Grönland、Jan Stenbeck、Tony Rickardsson、Lady Gaga.
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