文章的品質和受歡迎程度公式 Gambolò sv
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- - 是 2024年7月期間 維基百科中文章「Gambolò」的作者的一組唯一名稱
- - 是 2024年7月 維基百科中「Gambolò」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
甘博洛 - 意大利市镇. 瑞典語維基百科的「Gambolò」文章品質得分為 26.6 分(截至2024年8月1日). 本文包含 3 篇參考文獻和 1 個章節。
這篇文章是拉丁語維基百科中品質最好的。 然而,本文最流行的語言版本是意大利語。
自「Gambolò」文章創建以來,其內容由 1 名瑞典語維基百科註冊用戶撰寫,並由 303 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 187 次,在所有語言中被引用 6827 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 32 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 | 作者兴趣奖 | 作者相对兴趣 |
---|---|---|---|
1 | 塞爾維亞-克羅地亞語 (sh) Gambolò, Pavia |
1 | |
2 | 塞爾維亞語 (sr) Гамболо |
1 | |
3 | 烏茲別克語 (uz) Gambolò |
1 | |
4 | 阿拉伯語 (ar) غامبولو (بافيا) |
0 | |
5 | 白俄羅斯語 (be) Гамбола |
0 | |
6 | 保加利亞語 (bg) Гамболо |
0 | |
7 | 德語 (de) Gambolò |
0 | |
8 | 希臘語 (el) Γκαμπολό |
0 | |
9 | 英語 (en) Gambolò |
0 | |
10 | 世界語 (eo) Gambolò |
0 |
下表顯示了被引用次數最高的文章的語言版本。
# | 语言 | 价值 |
---|---|---|
ar | 阿拉伯語 غامبولو (بافيا) | |
be | 白俄羅斯語 Гамбола | |
bg | 保加利亞語 Гамболо | |
de | 德語 Gambolò | |
el | 希臘語 Γκαμπολό | |
en | 英語 Gambolò | |
eo | 世界語 Gambolò | |
es | 西班牙語 Gambolò | |
eu | 巴斯克語 Gambolò | |
fa | 波斯語 جامبولو | |
fr | 法語 Gambolò | |
hu | 匈牙利語 Gambolò | |
hy | 亞美尼亞語 Գամբոլո | |
it | 意大利語 Gambolò | |
ja | 日語 ガンボロ | |
kk | 哈薩克語 Гамболо | |
la | 拉丁語 Gambolades | |
ms | 馬來語 Gambolò | |
nl | 荷蘭語 Gambolò | |
pl | 波蘭語 Gambolò | |
pt | 葡萄牙語 Gambolò | |
ro | 羅馬尼亞語 Gambolò | |
ru | 俄語 Гамболо | |
sh | 塞爾維亞-克羅地亞語 Gambolò, Pavia | |
sr | 塞爾維亞語 Гамболо | |
sv | 瑞典語 Gambolò | |
tr | 土耳其語 Gambolò | |
uk | 烏克蘭語 Гамболо | |
uz | 烏茲別克語 Gambolò | |
vi | 越南語 Gambolò | |
zh | 中文 甘博洛 | |
zhminnan | 閩南語 Gambolò |
最佳排名 | 瑞典語: 386431 06.2022 |
全球: 613800 01.2018 |
最佳排名 | 瑞典語: 35485 03.2022 |
全球: 6551 08.2015 |
不同語言的維基百科文章列表(從最受歡迎的開始):
2025年1月25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:唐納·川普、麥迪遜·凱斯、伊隆·马斯克、阿里娜·萨巴伦卡、美蘭尼亞·川普、璀璨女人夢、阿布杜科迪尔·胡萨诺夫、皮特·赫格塞思、吸血鬼:諾斯費拉圖、卡洛斯·加斯科恩。
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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