Artikel "Ett öga rött" in der schwedischen Wikipedia hat 23.5 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 7 Referenzen und 6 Abschnitte.
Seit der Erstellung des Artikels "Ett öga rött" wurde sein Inhalt von 36 registrierten Benutzern der schwedischen Wikipedia verfasst und von 36 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel "Ett öga rött" belegt den 116. Platz im lokalen Ranking der Bücher in der schwedischen Wikipedia in der ganzen Zeit.
Der Artikel wird 15 Mal in der schwedischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 15 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 | Schwedische: Nr. 2856 11.2008 |
Global: Nr. 397282 11.2008 |
| Bester Rang | Schwedische: Nr. 476 02.2007 |
Global: Nr. 124050 01.2006 |
Am 1. Februar 2025 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Donald Trump, Marianne Faithfull, O. J. Simpson, Neymar, Israel Adesanya, Nassourdine Imavov, Royal Rumble (2025): The Death of Professional Wrestling, Elon Musk, Karla Sofía Gascón, Emilia Perez.
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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
