Artikel "SigSpoof" in der englischen Wikipedia hat 23.5 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 13 Referenzen und 1 Abschnitte. Der Artikel enthält auch eine Vorlage für Qualitätsmängel, die den Qualitätsfaktor verringert.
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Der Artikel wird 222 Mal in der englischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 222 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. 848133 12.2019 |
Global: Nr. 1429446 12.2019 |
| Bester Rang | Englische: Nr. 21061 09.2018 |
Global: Nr. 88579 09.2018 |
Am 1. September 2024 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Souleymane Bamba, Charles Leclerc, Formel-1-Weltmeisterschaft 2024, Oasis, Der Herr der Ringe: Die Ringe der Macht, Emma Navarro, Fatman Scoop, Nekrolog 2024, Alien: Romulus, KAOS.
In der englischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: Emma Navarro, Indian Airlines Flight 814, Sol Bamba, Fatman Scoop, Ricky Pearsall, The Deliverance (film), Deaths in 2024, Kaos (TV series), Stree 2, Ben Navarro.
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
