Artikel "Too Much of Anything" in der französischen Wikipedia hat 8.9 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 2 Referenzen und 3 Abschnitte.
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Der Artikel wird 7 Mal in der französischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 7 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. 257129 08.2023 |
Global: Nr. 2660836 08.2023 |
| Bester Rang | Französische: Nr. 121366 11.2015 |
Global: Nr. 1167900 07.2007 |
Am 3. November 2024 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Präsidentschaftswahl in den Vereinigten Staaten 2024, Kamala Harris, Donald Trump, Formel-1-Weltmeisterschaft 2024, The Substance, Kemi Badenoch, Nekrolog 2024, Elon Musk, Venom: The Last Dance, Max Verstappen.
In der französischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: Attentats du 13 novembre 2015 en France, Bob Sinclar, Kimberose, Alexander Zverev, Ugo Humbert, Novembre (film), Géraldine Nakache, Élection présidentielle américaine de 2024, Kamala Harris, Bruno Sulak.
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
