Der Artikel „2007 in Deep“ in der englischen Wikipedia hat 48.4 Punkte für Qualität (Stand: 1. Juli 2025). Der Artikel enthält 32 Referenzen und 48 Abschnitte.
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Der Artikel wird 43 Mal in der englischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 43 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 | Englische: Nr. 765111 04.2015 |
Global: Nr. 1325434 04.2015 |
| Bester Rang | Englische: Nr. 280604 04.2019 |
Global: Nr. 723085 05.2015 |
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 englischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: Jeffrey Epstein, Wuthering Heights, Wuthering Heights (2026 film), 2026 Winter Olympics, Lucas Pinheiro Braathen, Ice hockey at the 2026 Winter Olympics – Men's tournament, Epstein files, John F. Kennedy Jr., Anthony Kim, James Van Der Beek.
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
