Dieser Shop ist der 6537. am beliebtesten im weltweiten Wikipedia-Ranking von Geschäfte und den 298. am beliebtesten Geschäfte in der chinesischen Wikipedia. Artikel "七份一書店" in der chinesischen Wikipedia hat 40.5 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 26 Referenzen und 6 Abschnitte.
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Der Artikel "七份一書店" belegt den 298. Platz im lokalen Ranking der Geschäfte in der chinesischen Wikipedia und den 6537. Platz im globalen Ranking der Geschäfte in der ganzen Zeit.
Der Artikel wird 17 Mal in der chinesischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 17 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 | Chinesische: Nr. 117534 11.2021 |
Global: Nr. 1742409 11.2021 |
| Bester Rang | Chinesische: Nr. 21591 09.2022 |
Global: Nr. 923676 09.2022 |
Am 12. November 2024 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Donald Trump, Marco Rubio, Elon Musk, Song Jae-lim, Präsidentschaftswahl in den Vereinigten Staaten 2024, Megan Fox, Melania Trump, Gladiator II, ChatGPT, 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
