L'articolo "李志坚 (武警)" nella Wikipedia in cinese ha 12.2 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 3 riferimenti e 1 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "李志坚 (武警)", il suo contenuto è stato scritto da 3 utenti registrati di Wikipedia in cinese e modificato da 3 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 530 volte nella Wikipedia in cinese e citato 530 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. 292486 05.2021 |
Globale: N. 4571594 05.2021 |
| Miglior Rango | cinese: N. 29039 06.2021 |
Globale: N. 992769 06.2021 |
Il 6 settembre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Linkin Park, Chester Bennington, Rob Bourdon, Emily Armstrong, Cristiano Ronaldo, UEFA Nations League, Beetlejuice - Spiritello porcello, Jessica Pegula, Mike Shinoda, Rebecca Cheptegei.
Nella Wikipedia in cinese gli articoli più popolari quel giorno erano: 柯文哲, 沈慶京, 2024年台北羽球公開賽, 2100全民開講, 颱風摩羯 (2024年), 法證先鋒6 倖存者的救贖, 許光漢, 聯合公園, 西游·降魔篇, 楊智淵.
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
