L'articolo "刘国梁事件" nella Wikipedia in cinese ha 43.2 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 33 riferimenti e 6 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "刘国梁事件", il suo contenuto è stato scritto da 18 utenti registrati di Wikipedia in cinese e modificato da 18 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 178 volte nella Wikipedia in cinese e citato 178 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 | cinese: N. 499 07.2021 |
Globale: N. 28316 07.2021 |
| Miglior Rango | cinese: N. 9393 07.2018 |
Globale: N. 466372 07.2018 |
Il 1 febbraio 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Donald Trump, Marianne Faithfull, O. J. Simpson, Neymar, Israel Adesanya, Nassourdine Imavov, Royal Rumble 2025, Elon Musk, Karla Sofía Gascón, Emilia Pérez.
Nella Wikipedia in cinese gli articoli più popolari quel giorno erano: 外傷重症中心, 封神第二部：战火西岐, 封神第一部：朝歌风云, 维基百科, 五福临门 (电视剧), 国色芳华, 深度求索, 大奉打更人, 誤判 (電影), 射龍門 (撲克遊戲).
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
