文章的品質和受歡迎程度公式 Suippes zhminnan
在哪裡:
- - 是歸一化品質指標
- - 是品質指標的數量
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- - 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「Suippes」的作者的一組唯一名稱
- - 是 2024年7月 維基百科中「Suippes」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
叙普 - 法国马恩省市镇. 閩南語維基百科的「Suippes」文章品質得分為 20 分(截至2024年8月1日). 本文包含 0 篇參考文獻和 4 個章節。
這篇文章是中文維基百科中品質最好的。 然而,本文最流行的語言版本是法語。
自「Suippes」文章創建以來,其內容由 2 名閩南語維基百科註冊用戶撰寫,並由 222 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。
該文章在閩南語維基百科中被引用 8 次,在所有語言中被引用 7087 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 | 中文 (zh) 叙普 | ![]() | 96.8684 |
2 | 法語 (fr) Suippes | ![]() | 66.8141 |
3 | 巴斯克語 (eu) Suippes | ![]() | 37.266 |
4 | 加泰羅尼亞語 (ca) Suippes | ![]() | 35.7119 |
5 | 英語 (en) Suippes | ![]() | 35.1898 |
6 | 烏克蘭語 (uk) Сюїпп | ![]() | 33.2902 |
7 | 斯洛伐克語 (sk) Suippes | ![]() | 32.6203 |
8 | 荷蘭語 (nl) Suippes | ![]() | 26.8941 |
9 | 羅馬尼亞語 (ro) Suippes | ![]() | 26.5912 |
10 | 瑞典語 (sv) Suippes | ![]() | 26.5018 |
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 | 英語 (en) Suippes |
![]() | 649 |
2 | 意大利語 (it) Suippes |
![]() | 635 |
3 | 烏克蘭語 (uk) Сюїпп |
![]() | 629 |
4 | 加泰羅尼亞語 (ca) Suippes |
![]() | 625 |
5 | 羅馬尼亞語 (ro) Suippes |
![]() | 624 |
6 | 匈牙利語 (hu) Suippes |
![]() | 620 |
7 | 中文 (zh) 叙普 |
![]() | 616 |
8 | 葡萄牙語 (pt) Suippes |
![]() | 615 |
9 | 越南語 (vi) Suippes |
![]() | 607 |
10 | 烏茲別克語 (uz) Suippes |
![]() | 592 |
最佳排名 | 閩南語: 12480 06.2016 |
全球: 376872 11.2022 |
最佳排名 | 閩南語: 16827 03.2017 |
全球: 24957 05.2012 |
2025年3月2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:弗拉基米尔·泽连斯基、伊隆·马斯克、金·哈克曼、第97屆奧斯卡金像獎、唐納·川普、詹姆斯·大衛·万斯、鲍勃·迪伦、粗獷派建築師、蜜雪兒·柴藤伯、方濟各。
閩南語維基百科當天最受歡迎的文章是:Wikipedia、Edgeworth (Pennsylvania)、Hatano Yui、Saint-Laurent-des-Arbres、Skudne、Chhiau-hiān-si̍t-chú-gī、Sò͘-ūi Mi̍h-kiāⁿ Sek-pia̍t-hō、Wiki、Madagascar、Chū-iû lōe-iông.
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