文章的品質和受歡迎程度公式 Rivolet sv
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「Rivolet」的作者的一組唯一名稱
- - 是 2024年7月 維基百科中「Rivolet」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
里沃莱 - 法国罗讷省市镇. 瑞典語維基百科的「Rivolet」文章品質得分為 26 分(截至2024年8月1日). 本文包含 3 篇參考文獻和 3 個章節。
這篇文章是法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「Rivolet」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 139 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 1 次,在所有語言中被引用 2783 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 23 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 | 法語 (fr) Rivolet | ![]() | 44.494 |
2 | 中文 (zh) 里沃莱 | ![]() | 39.2354 |
3 | 加泰羅尼亞語 (ca) Rivolet | ![]() | 35.5151 |
4 | 巴斯克語 (eu) Rivolet | ![]() | 34.9354 |
5 | 斯洛伐克語 (sk) Rivolet | ![]() | 32.6452 |
6 | 烏克蘭語 (uk) Риволе | ![]() | 32.5087 |
7 | 羅馬尼亞語 (ro) Rivolet | ![]() | 27.7313 |
8 | 瑞典語 (sv) Rivolet | ![]() | 26.0208 |
9 | 英語 (en) Rivolet | ![]() | 25.286 |
10 | 匈牙利語 (hu) Rivolet | ![]() | 24.7521 |
下表顯示了本文最受歡迎的語言版本。
# | 语言 | 引证指数奖 | 相对引证指数 |
---|---|---|---|
1 | 烏克蘭語 (uk) Риволе |
![]() | 296 |
2 | 羅馬尼亞語 (ro) Rivolet |
![]() | 295 |
3 | 烏茲別克語 (uz) Rivolet |
![]() | 292 |
4 | 越南語 (vi) Rivolet |
![]() | 291 |
5 | 意大利語 (it) Rivolet |
![]() | 234 |
6 | 加泰羅尼亞語 (ca) Rivolet |
![]() | 232 |
7 | 匈牙利語 (hu) Rivolet |
![]() | 228 |
8 | 英語 (en) Rivolet |
![]() | 213 |
9 | 中文 (zh) 里沃莱 |
![]() | 175 |
10 | 馬來語 (ms) Rivolet |
![]() | 142 |
最佳排名 | 瑞典語: 360125 07.2012 |
全球: 1511285 08.2014 |
最佳排名 | 瑞典語: 24285 07.2012 |
全球: 40642 04.2011 |
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。
瑞典語維基百科當天最受歡迎的文章是:Jan Stenbeck、Ciara Janson、Måns Zelmerlöw、Margaretha af Ugglas、Christer Gardell、Ruth Ellis、Kent (musikgrupp)、Cristina Stenbeck、Lundin Energy、Åsa Waldau.
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