Der Artikel „Nioryida“ in der französischen Wikipedia hat 16.4 Punkte für Qualität (Stand: 1. Juli 2025). Der Artikel enthält 3 Referenzen und 5 Abschnitte. Der Artikel enthält auch Vorlagen, die auf Qualitätsmängel hinweisen, daher wurde seine Bewertung um 0,87 Punkte verringert.
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Der Artikel wird 14 Mal in der französischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 14 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 | Französische: Nr. 1038064 09.2022 |
Global: Nr. 8509924 09.2022 |
| Bester Rang | Französische: Nr. 228811 05.2021 |
Global: Nr. 2216635 05.2021 |
Am 10. Februar 2026 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Jeffrey Epstein, Ghislaine Maxwell, Ilia Malinin, Bad Bunny, Olympische Winterspiele 2026, Epstein-Akten, Jutta Leerdam, Jake Paul, Puerto Rico, Little Saint James.
In der französischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: Jeffrey Epstein, Affaire Epstein, Amélie de Montchalin, Karine Le Marchand, Ghislaine Maxwell, Jack Lang, Adam Siao Him Fa, Bad Bunny, Michel-Ange, Howard Hughes.
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
