Artikel "James Beard Foundation Award: 2020s" in der englischen Wikipedia hat 40 Punkte für Qualität (Stand 1. November 2023). Der Artikel enthält 28 Referenzen und 17 Abschnitte. Der Artikel enthält auch eine Vorlage für Qualitätsmängel, die den Qualitätsfaktor verringert.
Seit der Erstellung des Artikels "James Beard Foundation Award: 2020s" wurde sein Inhalt von 10 registrierten Benutzern der englischen Wikipedia verfasst und von 10 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel wird 22 Mal in der englischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 22 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. November 2023 (einschließlich Revisionsverlauf und Seitenaufrufe für frühere Jahre).
| Bester Rang | Englische: Nr. 313825 06.2023 |
Global: Nr. 535712 06.2023 |
| Bester Rang | Englische: Nr. 140761 06.2023 |
Global: Nr. 427098 06.2023 |
Am 4. Juni 2024 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Kylian Mbappé, Claudia Sheinbaum, ChatGPT, Tian’anmen-Massaker, Jannik Sinner, YouTube, Fußball-Europameisterschaft 2024, 4. Juni, Carlos Alcaraz, Real Madrid.
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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 November 2023. Bei der Berechnung der aktuellen Popularität und des Interesses der Autoren an Artikeln wurden Daten vom Oktober 2023 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
