Dieser Shop ist der 2343. am beliebtesten im weltweiten Wikipedia-Ranking von Geschäfte. Artikel "The Warehouse (Syracuse)" in der englischen Wikipedia hat 28.6 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 6 Referenzen und 5 Abschnitte.
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Der Artikel "The Warehouse (Syracuse)" belegt den 2343. Platz im globalen Ranking der Geschäfte in der Wikipedia in der ganzen Zeit.
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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. 587795 02.2008 |
Global: Nr. 934777 02.2008 |
| Bester Rang | Englische: Nr. 112930 12.2023 |
Global: Nr. 298944 11.2007 |
Am 25. Januar 2025 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Donald Trump, Madison Keys, Elon Musk, Aryna Sabalenka, Melania Trump, Emilia Perez, Abduqodir Husanov, Pete Hegseth, Nosferatu – Der Untote, Karla Sofía Gascón.
In der englischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: Madison Keys, Pete Hegseth, Brian Schottenheimer, Aryna Sabalenka, Donald Trump, Sky Force (film), Elon Musk, Melania Trump, Nosferatu (2024 film), Emilia Pérez.
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
