Artikel "Supporting Ontario's Recovery Act, 2020" in der englischen Wikipedia hat 40 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 17 Referenzen und 13 Abschnitte.
Im Juli 2024 wurde der Artikel "Supporting Ontario's Recovery Act, 2020" von 1 Autoren in der englischen Wikipedia bearbeitet und von 1 Autoren in allen Sprachen verfasst.
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Der Artikel wird 12 Mal in der englischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 12 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. 3263381 05.2021 |
Global: Nr. 6129192 05.2021 |
| Bester Rang | Englische: Nr. 67741 05.2021 |
Global: Nr. 236207 05.2021 |
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
