L'articolo "劉三才 (吏部主事)" nella Wikipedia in cinese ha 47.3 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 43 riferimenti e 7 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "劉三才 (吏部主事)", il suo contenuto è stato scritto da 8 utenti registrati di Wikipedia in cinese e modificato da 8 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 19 volte nella Wikipedia in cinese e citato 19 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. 256558 05.2024 |
Globale: N. 3832905 05.2024 |
| Miglior Rango | cinese: N. 4604 05.2020 |
Globale: N. 449719 05.2020 |
Il 20 febbraio 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Papa Francesco, Elon Musk, Donald Trump, Zero Day, UEFA Champions League 2024-2025, killing of Gabby Petito, Kylian Mbappé, UEFA Champions League, ChatGPT, Volodimir Zelens'kij.
Nella Wikipedia in cinese gli articoli più popolari quel giorno erano: 难哄, 林岱樺, 童話故事下集, 哪吒之魔童闹海, 陳妍希, 全球最高電影票房收入列表, 曹興誠, 善意的競爭, 五福临门 (电视剧), 陳怡君 (政治人物).
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
