L'articolo "Lejonet & Björnen" nella Wikipedia in svedese ha 17.6 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 3 riferimenti e 2 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "Lejonet & Björnen", il suo contenuto è stato scritto da 26 utenti registrati di Wikipedia in svedese e modificato da 26 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 3 volte nella Wikipedia in svedese e citato 3 volte 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 agosto 2024 (inclusa la cronologia delle revisioni e le visualizzazioni di pagina degli anni precedenti).
| Miglior Rango | svedese: N. 3928 12.2008 |
Globale: N. 512583 12.2008 |
Il 24 settembre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Libano, Hezbollah, Lyle and Erik Menendez, Sean Combs, seconda stagione di Monster, ChatGPT, morti nel 2024, Linkin Park, Thunderbolts, 24 settembre.
Nella Wikipedia in svedese gli articoli più popolari quel giorno erano: Lyle och Erik Menendez, Louise Johansson, Clara Henry, Northvolt, wiki.phtml, Hizbollah, Libanon, Amanda Jansson, Concorde, Peter Carlsson (ekonom).
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 agosto 2024. Nel calcolare la popolarità attuale e l'intelligenza artificiale degli articoli sono stati presi in considerazione i dati del luglio 2024. Per i valori storici di popolarità e AI WikiRank ha utilizzato dati dal 2001 al 2023... More information
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I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
