文章的品質和受歡迎程度公式 埃帕尔涅 zh
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「埃帕尔涅」的作者的一組唯一名稱
- - 是 2024年7月 維基百科中「埃帕尔涅」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
埃帕尔涅 - 法国滨海夏朗德省市镇. 中文維基百科的「埃帕尔涅」文章品質得分為 40.3 分(截至2024年8月1日). 本文包含 2 篇參考文獻和 6 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「埃帕尔涅」文章創建以來,其內容由 5 名中文維基百科註冊用戶撰寫,並由 206 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。
該文章在中文維基百科中被引用 465 次,在所有語言中被引用 5759 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 24 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) Épargnes | ![]() | 50.6182 |
2 | 中文 (zh) 埃帕尔涅 | ![]() | 40.2617 |
3 | 巴斯克語 (eu) Épargnes | ![]() | 37.202 |
4 | 加泰羅尼亞語 (ca) Épargnes | ![]() | 35.5281 |
5 | 西班牙語 (es) Épargnes | ![]() | 34.8137 |
6 | 斯洛伐克語 (sk) Épargnes | ![]() | 32.6224 |
7 | 烏克蘭語 (uk) Епарнь | ![]() | 32.4652 |
8 | 英語 (en) Épargnes | ![]() | 26.7681 |
9 | 亞美尼亞語 (hy) Էպառն | ![]() | 25.654 |
10 | 羅馬尼亞語 (ro) Épargnes | ![]() | 24.9209 |
下表顯示了本文最受歡迎的語言版本。
# | 语言 | 价值 |
---|---|---|
ca | 加泰羅尼亞語 Épargnes | ![]() |
de | 德語 Épargnes | ![]() |
en | 英語 Épargnes | ![]() |
eo | 世界語 Épargnes | ![]() |
es | 西班牙語 Épargnes | ![]() |
eu | 巴斯克語 Épargnes | ![]() |
fr | 法語 Épargnes | ![]() |
hu | 匈牙利語 Épargnes | ![]() |
hy | 亞美尼亞語 Էպառն | ![]() |
it | 意大利語 Épargnes | ![]() |
la | 拉丁語 Épargnes | ![]() |
ms | 馬來語 Épargnes | ![]() |
nl | 荷蘭語 Épargnes | ![]() |
pl | 波蘭語 Épargnes | ![]() |
pt | 葡萄牙語 Épargnes | ![]() |
ro | 羅馬尼亞語 Épargnes | ![]() |
ru | 俄語 Эпарнь | ![]() |
sk | 斯洛伐克語 Épargnes | ![]() |
sv | 瑞典語 Épargnes | ![]() |
tr | 土耳其語 Épargnes | ![]() |
uk | 烏克蘭語 Епарнь | ![]() |
vi | 越南語 Épargnes | ![]() |
zh | 中文 埃帕尔涅 | ![]() |
zhminnan | 閩南語 Épargnes | ![]() |
最佳排名 | 中文: 469743 01.2012 |
全球: 1123535 08.2011 |
最佳排名 | 中文: 21204 10.2012 |
全球: 22860 03.2012 |
不同語言的維基百科文章列表(從最受歡迎的開始):
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