Der Artikel „Kalttest“ in der deutschen Wikipedia hat 10.4 Punkte für Qualität (Stand: 1. Juli 2025). Der Artikel enthält 1 Referenzen und 5 Abschnitte.
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Der Artikel wird 7 Mal in der deutschen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 7 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. 252872 03.2012 |
Global: Nr. 1599623 12.2008 |
| Bester Rang | Deutsche: Nr. 61441 12.2006 |
Global: Nr. 333201 12.2006 |
Am 3. Januar 2026 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Nicolás Maduro, Venezuela, Hugo Chávez, Cilia Flores, Delcy Rodríguez, 1st Special Forces Operational Detachment-Delta, Stranger Things, US-amerikanischer Angriff auf Venezuela 2026, Manuel Noriega, María Corina Machado.
In der deutschen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: Nicolás Maduro, Venezuela, Gian van Veen, Linda Evans, Luke Littler, PDC World Darts Championship 2026, 1st Special Forces Operational Detachment-Delta (Airborne), Brandkatastrophe von Crans-Montana, Jana Pareigis, Stranger Things.
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
