L'articolo “Swankas” nella Wikipedia in tedesco ha 22.2 punti per la qualità (al 1 luglio 2025). L'articolo contiene 3 riferimenti e 1 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo “Swankas”, il suo contenuto è stato scritto da 11 utenti registrati di Wikipedia in tedesco e modificato da 11 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
Il grado di interesse degli autori più alto dal 2001:/p>
Il grado di popolarità più alto dal 2008:
C'è 1 versione linguistica per questo articolo nel database WikiRank (delle 55 edizioni linguistiche di Wikipedia considerate).
La valutazione della qualità e della popolarità si basava sui dump di Wikipedia del 1 luglio 2025 (inclusa la cronologia delle revisioni e le visualizzazioni di pagina degli anni precedenti).
| Miglior Rango | tedesco: N. 565717 12.2008 |
Globale: N. 1669764 12.2008 |
| Miglior Rango | tedesco: N. 41131 02.2017 |
Globale: N. 484735 12.2005 |
Il 16 marzo 2026 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Premi Oscar 2026, Michael B. Jordan, I peccatori, Jessie Buckley, Paul Thomas Anderson, Sean Penn, Una battaglia dopo l'altra, Amy Madigan, Hamnet, Timothée Chalamet.
Nella Wikipedia in tedesco gli articoli più popolari quel giorno erano: Oscarverleihung 2026, One Battle After Another, Blood & Sinners, Michael B. Jordan, Jessie Buckley, Jürgen Habermas, Sean Penn, Banksy, Liste der größten Auslegerbrücken, Amy Madigan.
Il progetto è finalizzato alla valutazione relativa automatica degli articoli nelle diverse versioni linguistiche di Wikipedia. Al momento il servizio permette di confrontare oltre 44 milioni di articoli di Wikipedia in 55 lingue. I punteggi di qualità degli articoli si basano sui dump di Wikipedia del luglio 2025. Nel calcolare la popolarità attuale e l'intelligenza artificiale degli articoli sono stati presi in considerazione i dati del giugno 2025. Per i valori storici di popolarità e AI WikiRank ha utilizzato dati dal 2001 al 2025... More information
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dove:
I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
