Artikel "Mai Guoqiang" in der französischen Wikipedia hat 7.3 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 1 Referenzen und 5 Abschnitte. Der Artikel enthält auch eine Vorlage für Qualitätsmängel, die den Qualitätsfaktor verringert.
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Der Artikel wird 20 Mal in der französischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 20 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. 1345914 08.2015 |
Global: Nr. 7953625 08.2015 |
| Bester Rang | Französische: Nr. 196484 11.2017 |
Global: Nr. 1613257 11.2014 |
Am 2. März 2025 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Wolodymyr Selenskyj, Elon Musk, Gene Hackman, Oscarverleihung 2025, Donald Trump, J. D. Vance, Bob Dylan, Der Brutalist, Michelle Trachtenberg, Franziskus.
In der französischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: Jacques Vergès, Julia Roberts, Val Kilmer, Herbert Léonard, Karim Leklou, Emilia Perez, Elon Musk, À plein temps (film), Volodymyr Zelensky, Karla Sofía Gascón.
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
