Artikel "1897 New York City Municipal Assembly election" in der englischen Wikipedia hat 30.4 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 13 Referenzen und 4 Abschnitte.
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Seit der Erstellung des Artikels "1897 New York City Municipal Assembly election" wurde sein Inhalt von 7 registrierten Benutzern der englischen Wikipedia verfasst und von 7 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
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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. 2581589 09.2019 |
Global: Nr. 4664255 09.2019 |
| Bester Rang | Englische: Nr. 325911 05.2024 |
Global: Nr. 781442 05.2024 |
Am 15. Januar 2025 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Squid Game, Elon Musk, Squid Game/Staffel 2, Nekrolog 2025, ChatGPT, Nosferatu – Der Untote, Donald Trump, Neil Gaiman, Pete Hegseth, Grönland.
In der englischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: Pam Bondi, Pete Hegseth, Linda Nolan, Kumbh Mela, ASEAN, Neil Gaiman, Deaths in 2025, Game Changer (film), Tony Slattery, The Nolans.
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
