L'articolo "新每日一字" nella Wikipedia in cinese ha 34.8 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 8 riferimenti e 11 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "新每日一字", 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 5 volte nella Wikipedia in cinese e citato 5 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. 8119 10.2009 |
Globale: N. 754138 10.2009 |
| Miglior Rango | cinese: N. 2052 10.2009 |
Globale: N. 277883 10.2009 |
Il 10 ottobre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Han Kang, Lyle and Erik Menendez, Rafael Nadal, Sean Combs, George Baldock, Ratan Tata, uragano Katrina, uragano Milton, Joker: Folie à deux, Ethel Skakel Kennedy.
Nella Wikipedia in cinese gli articoli più popolari quel giorno erano: 韩江 (作家), 玫瑰的故事 (电视剧), 國慶日 (中華民國), 黑色月光, 2024年北極羽毛球公開賽, 黑白大廚：料理階級大戰, 重组家庭, 来自地狱的法官, 中華民國, 膽大黨.
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
