L'articolo "張蔓莎" nella Wikipedia in cinese ha 41.7 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 10 riferimenti e 18 sezioni.
Nel luglio 2024 l'articolo "張蔓莎" è stato modificato da 1 autori nella Wikipedia in cinese e scritto da 1 autori in tutte le lingue.
Dalla creazione dell'articolo "張蔓莎", il suo contenuto è stato scritto da 43 utenti registrati di Wikipedia in cinese e modificato da 43 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 555 volte nella Wikipedia in cinese e citato 555 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. 1784 01.2022 |
Globale: N. 99000 02.2022 |
Il 24 settembre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Libano, Hezbollah, Lyle and Erik Menendez, Sean Combs, seconda stagione di Monster, ChatGPT, morti nel 2024, Linkin Park, Thunderbolts, 24 settembre.
Nella Wikipedia in cinese gli articoli più popolari quel giorno erano: 玫瑰的故事 (电视剧), 周思齊, 来自地狱的法官, 企業強人, 陳喬恩, 黎巴嫩, 媽媽朋友的兒子, 刘亦菲, 真主党, 习近平.
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
