Der Artikel „Da Jin“ in der englischen Wikipedia hat 34.7 Punkte für Qualität (Stand: 1. Juli 2025). Der Artikel enthält 20 Referenzen und 4 Abschnitte.
Seit der Erstellung des Artikels „Da Jin“ wurde sein Inhalt von 5 registrierten Benutzern der englischen Wikipedia verfasst und von 5 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
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. 2501121 05.2025 |
Global: Nr. 4100672 05.2025 |
| Bester Rang | Englische: Nr. 84865 10.2024 |
Global: Nr. 278484 10.2024 |
Am 10. Februar 2026 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Jeffrey Epstein, Ghislaine Maxwell, Ilia Malinin, Bad Bunny, Olympische Winterspiele 2026, Epstein-Akten, Jutta Leerdam, Jake Paul, Puerto Rico, Little Saint James.
In der englischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: Bad Bunny, Jeffrey Epstein, Epstein files, Ilia Malinin, Savannah Guthrie, Ghislaine Maxwell, 2026 Winter Olympics, List of Super Bowl halftime shows, Eileen Gu, Jutta Leerdam.
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
