Artikel "Danke, liebe gute Fee" in der deutschen Wikipedia hat 17.8 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 2 Referenzen und 6 Abschnitte.
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Der höchste Autoreninteresse-Rang aus dem Jahr 2001:
Der höchste Beliebtheitsrang aus dem Jahr 2008:
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Die Qualitäts- und Beliebtheitsbewertung basierte auf Wikipedia-Dumps vom 1. August 2024 (einschließlich Revisionsverlauf und Seitenaufrufe für frühere Jahre).
| Bester Rang | Deutsche: Nr. 295003 07.2011 |
Global: Nr. 2153399 07.2011 |
| Bester Rang | Deutsche: Nr. 14946 11.2010 |
Global: Nr. 237176 11.2010 |
Am 6. November 2024 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Donald Trump, Präsidentschaftswahl in den Vereinigten Staaten 2024, Kamala Harris, Präsidentschaftswahl in den Vereinigten Staaten 2020, Electoral College, Präsident der Vereinigten Staaten, Präsidentschaftswahl in den Vereinigten Staaten 2016, Melania Trump, Liste der Präsidenten der Vereinigten Staaten, Joe Biden.
In der deutschen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: Donald Trump, Präsidentschaftswahl in den Vereinigten Staaten 2024, Präsidentschaftswahl in den Vereinigten Staaten 2020, Liste der Präsidenten der Vereinigten Staaten, Kamala Harris, Präsidentschaftswahl in den Vereinigten Staaten 2016, Wahlen in den Vereinigten Staaten 2024, Swing State, Präsident der Vereinigten Staaten, Christian Lindner.
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 August 2024. Bei der Berechnung der aktuellen Popularität und des Interesses der Autoren an Artikeln wurden Daten vom Juli 2024 berücksichtigt. Für historische Werte der Popularität und des Autoreninteresses verwendete WikiRank Daten von 2001 bis 2023... Mehr Informationen
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Die Ergebnisse der Berechnungen können aufgrund gerundeter Werte normalisierter Metriken in Formeln geringfügig abweichen
