Artikel "103rd Armor Regiment" in der englischen Wikipedia hat 23.8 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 1 Referenzen und 10 Abschnitte. Der Artikel enthält auch eine Vorlage für Qualitätsmängel, die den Qualitätsfaktor verringert.
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Der Artikel wird 16 Mal in der englischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 16 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. August 2024 (einschließlich Revisionsverlauf und Seitenaufrufe für frühere Jahre).
| Bester Rang | Englische: Nr. 723901 03.2014 |
Global: Nr. 1277099 03.2014 |
| Bester Rang | Englische: Nr. 162156 02.2012 |
Global: Nr. 501911 02.2012 |
Am 2. März 2025 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Wolodymyr Selenskyj, Elon Musk, Gene Hackman, Oscarverleihung 2025, Donald Trump, J. D. Vance, Bob Dylan, Der Brutalist, Michelle Trachtenberg, Franziskus.
In der englischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: Elimination Chamber: Toronto, Gene Hackman, Angie Stone, Volodymyr Zelenskyy, Ruby Franke, Elon Musk, Gervonta Davis, 97th Academy Awards, Lamont Roach Jr., Michelle Trachtenberg.
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
