Der Artikel „Weed Out!“ in der englischen Wikipedia hat 4.7 Punkte für Qualität (Stand: 1. Juli 2025). Der Artikel enthält auch Vorlagen, die auf Qualitätsmängel hinweisen, daher wurde seine Bewertung um 0,25 Punkte verringert.
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Der Artikel wird 10 Mal in der englischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 10 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. Juli 2025 (einschließlich Revisionsverlauf und Seitenaufrufe für frühere Jahre).
| Bester Rang | Englische: Nr. 1006981 01.2008 |
Global: Nr. 1612129 01.2008 |
| Bester Rang | Englische: Nr. 101125 06.2007 |
Global: Nr. 238357 06.2007 |
Am 21. Februar 2026 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Jeffrey Epstein, Alysa Liu, Eric Dane, Olympische Winterspiele 2026, Rebecca Gayheart, Johannes Høsflot Klæbo, Sturmhöhe, Amyotrophe Lateralsklerose, Andrew Mountbatten-Windsor, John F. Kennedy jr..
In der englischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: Eric Dane, Alysa Liu, Rebecca Gayheart, Jeffrey Epstein, 2026 Winter Olympics, Eileen Gu, John F. Kennedy Jr., Carolyn Bessette Kennedy, Deaths in 2026, Johannes Høsflot Klæbo.
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
