Artikel "Loi Daunou" in der französischen Wikipedia hat 16.7 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 6 Referenzen und 11 Abschnitte.
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Der Artikel wird 49 Mal in der französischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 49 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 | Französische: Nr. 78902 08.2010 |
Global: Nr. 1136613 08.2010 |
| Bester Rang | Französische: Nr. 104109 06.2022 |
Global: Nr. 1353551 04.2008 |
Am 27. November 2024 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Elisabeth von Österreich-Ungarn, Franz Joseph I., Thanksgiving, Champions League, Wicked, Gladiator II, Elon Musk, ChatGPT, Nekrolog 2024, Wicked – Die Hexen von Oz.
In der französischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: Jeanne Dielman, 23, quai du commerce, 1080 Bruxelles, Élisabeth de Wittelsbach, Delphine Seyrig, Tomer Sisley, Jean-Philippe Desbordes, Boualem Sansal, Chantal Akerman, Affaire des viols de Mazan, Ligue des champions de l'UEFA 2024-2025, François-Joseph Ier.
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
