Artikel "Etter skoletid" in der norwegischen Wikipedia hat 1.9 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 0 Referenzen und 2 Abschnitte.
Seit der Erstellung des Artikels "Etter skoletid" wurde sein Inhalt von 12 registrierten Benutzern der norwegischen Wikipedia verfasst und von 12 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel "Etter skoletid" belegt den 692. Platz im lokalen Ranking der Fernsehserie in der norwegischen Wikipedia in der ganzen Zeit.
Der Artikel wird 13 Mal in der norwegischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 13 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 | Norwegische: Nr. 38985 07.2008 |
Global: Nr. 3073145 02.2008 |
| Bester Rang | Norwegische: Nr. 2337 02.2019 |
Global: Nr. 524342 10.2007 |
Am 19. November 2024 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Mike Tyson, Elon Musk, ATACMS, Gladiator II, Internationaler Männertag, UEFA Nations League 2024/25, Donald Trump, Jake Paul, Jonathan D. Jones, Nekrolog 2024.
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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
