L'articolo "張三就" nella Wikipedia in cinese ha 24 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 4 riferimenti e 3 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "張三就", 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 351 volte nella Wikipedia in cinese e citato 351 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. 428804 02.2012 |
Globale: N. 6888949 03.2024 |
| Miglior Rango | cinese: N. 10021 12.2021 |
Globale: N. 566032 12.2021 |
Il 20 ottobre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Liam Payne, Lyle and Erik Menendez, One Direction, Lionel Messi, Rodney Alcala, Yahya Sinwar, The Substance, Cheryl, morti nel 2024, elezioni presidenziali negli Stati Uniti d'America del 2024.
Nella Wikipedia in cinese gli articoli più popolari quel giorno erano: 有生之年, 来自地狱的法官, 第59屆金鐘獎, 黑色月光, 許瑋甯, 楊謹華, 黑白大廚：料理階級大戰, 八尺門的辯護人, 吳慷仁, 玫瑰的故事 (电视剧).
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
