24 Stops - Weg in Deutschland. Der Artikel „24 Stops“ in der deutschen Wikipedia hat 32.8 Punkte für Qualität (Stand: 1. Juli 2025). Der Artikel enthält 4 Referenzen und 2 Abschnitte.
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Der Artikel wird 9 Mal in der deutschen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 9 Mal zitiert.
Der höchste Autoreninteresse-Rang aus dem Jahr 2001:
Der höchste Beliebtheitsrang aus dem Jahr 2008:
Es gibt 1 Sprachversion für diesen Artikel in der WikiRank-Datenbank (von den berücksichtigten 55 Wikipedia-Sprachausgaben).
Die Qualitäts- und Beliebtheitsbewertung basierte auf Wikipedia-Dumps vom 1. Juli 2025 (einschließlich Revisionsverlauf und Seitenaufrufe für frühere Jahre).
| Bester Rang | Deutsche: Nr. 250579 06.2016 |
Global: Nr. 1941001 06.2016 |
| Bester Rang | Deutsche: Nr. 2144 06.2016 |
Global: Nr. 79064 06.2016 |
Am 21. Februar 2026 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Jeffrey Epstein, Alysa Liu, Eric Dane, Olympische Winterspiele 2026, Rebecca Gayheart, Johannes Høsflot Klæbo, Sturmhöhe, Amyotrophe Lateralsklerose, Andrew Mountbatten-Windsor, John F. Kennedy jr..
In der deutschen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: Eric Dane, Franziska Preuß, Jeffrey Epstein, Medaillenspiegel der Olympischen Winterspiele 2026, Laura Nolte, Dorothea Wierer, Andreas Hofer, Alysa Liu, Olympische Winterspiele 2026, Mariama Jamanka.
Das Projekt dient der automatischen relativen Auswertung der Artikel in den verschiedenen Sprachversionen von Wikipedia. Derzeit ermöglicht der Dienst den Vergleich von über 44 Millionen Wikipedia-Artikeln in 55 Sprachen. Die Qualitätsbewertung von Artikeln basiert auf Wikipedia-Dumps vom Juli 2025. Bei der Berechnung der aktuellen Popularität und des Interesses der Autoren an Artikeln wurden Daten vom Juni 2025 berücksichtigt. Für historische Werte der Popularität und des Autoreninteresses verwendete WikiRank Daten von 2001 bis 2025... Mehr Informationen
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Die Ergebnisse der Berechnungen können aufgrund gerundeter Werte normalisierter Metriken in Formeln geringfügig abweichen
