Venner Moor - Naturschutzgebiet in Senden, Nordrhein-Westfalen, Deutschland. Der Artikel „Venner Moor“ in der deutschen Wikipedia hat 13.5 Punkte für Qualität (Stand: 1. Juli 2025). Der Artikel enthält 0 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. Juli 2025 (einschließlich Revisionsverlauf und Seitenaufrufe für frühere Jahre).
| Bester Rang | Deutsche: Nr. 73350 01.2021 |
Global: Nr. 728173 01.2021 |
| Bester Rang | Deutsche: Nr. 20910 08.2013 |
Global: Nr. 283833 07.2006 |
Am 15. Februar 2026 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Jeffrey Epstein, Sturmhöhe, Olympische Winterspiele 2026, Epstein-Akten, Ilia Malinin, Wuthering Heights – Sturmhöhe, Ghislaine Maxwell, Lucas Braathen, Medaillenspiegel der Olympischen Winterspiele 2026, Valentinstag.
In der deutschen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: Jeffrey Epstein, Cordelia Wege, Polizeiruf 110: Der Wanderer zieht von dannen, Lawrence von Arabien (Film), Medaillenspiegel der Olympischen Winterspiele 2026, Peter Kurth (Schauspieler), Die Tribute von Panem – The Ballad of Songbirds and Snakes, Olympische Winterspiele 2026/Eishockey (Herren), Olympische Winterspiele 2026, Federica Brignone.
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
