L'articolo "宇文善 (許國公)" nella Wikipedia in cinese ha 32.7 punti per la qualità (al 1 luglio 2025). L'articolo contiene 12 riferimenti e 5 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "宇文善 (許國公)", il suo contenuto è stato scritto da 5 utenti registrati di Wikipedia in cinese e modificato da 5 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 10 volte nella Wikipedia in cinese e citato 10 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 luglio 2025 (inclusa la cronologia delle revisioni e le visualizzazioni di pagina degli anni precedenti).
| Miglior Rango | cinese: N. 378765 02.2019 |
Globale: N. 4827206 02.2025 |
| Miglior Rango | cinese: N. 76972 07.2023 |
Globale: N. 2570339 11.2022 |
Il 12 agosto 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Cristiano Ronaldo, Mercoledì, Georgina Rodríguez, ChatGPT, Weapon, Jenna Ortega, morti nel 2025, Taylor Swift, Miguel Uribe Turbay, UEFA Champions League 2025-2026.
Nella Wikipedia in cinese gli articoli più popolari quel giorno erano: 朱由𣜬, 林岱樺, 林逸欣, 江油未成年人欺凌事件, 鬼滅之刃, 黃士修, 鬼滅之刃角色列表, 锦月如歌, 2025年亞洲盃籃球賽, 鬼滅之刃劇場版 無限城篇.
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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I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
