Artikel "GMB Akash" in der englischen Wikipedia hat 30 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 21 Referenzen und 5 Abschnitte. Der Artikel enthält auch eine Vorlage für Qualitätsmängel, die den Qualitätsfaktor verringert.
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Der Artikel wird 9 Mal in der englischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 9 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. 572004 05.2017 |
Global: Nr. 972591 05.2017 |
| Bester Rang | Englische: Nr. 8242 07.2014 |
Global: Nr. 39175 07.2014 |
Am 5. Januar 2025 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Squid Game, Squid Game/Staffel 2, Avicii, Nosferatu – Der Untote, Erscheinung des Herrn, Humanes Metapneumovirus, Jimmy Carter, Elon Musk, Jeff Baena, Aubrey Plaza.
In der englischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: Jeff Baena, Aubrey Plaza, The Vivienne, Squid Game season 2, Brothers Home, Nosferatu (2024 film), Squid Game, Jimmy Carter, Pushpa 2: The Rule, Pan Am Flight 103.
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
