L'articolo "李香蘭自傳-戰爭、和平與歌" nella Wikipedia in cinese ha 31.3 punti per la qualità (al 1 novembre 2023). L'articolo contiene 7 riferimenti e 11 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "李香蘭自傳-戰爭、和平與歌", il suo contenuto è stato scritto da 10 utenti registrati di Wikipedia in cinese e modificato da 10 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 2 volte nella Wikipedia in cinese e citato 2 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 novembre 2023 (inclusa la cronologia delle revisioni e le visualizzazioni di pagina degli anni precedenti).
| Miglior Rango | cinese: N. 23462 09.2014 |
Globale: N. 747601 09.2014 |
| Miglior Rango | cinese: N. 9954 06.2015 |
Globale: N. 867257 06.2015 |
Il 20 luglio 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Donald Trump, Joe Biden, CrowdStrike, Giochi della XXXIII Olimpiade, Tadej Pogačar, YouTube, morti nel 2024, Kamala Harris, The Boys, J. D. Vance.
Nella Wikipedia in cinese gli articoli più popolari quel giorno erano: 鄭佩佩, 阮富仲, 墨雨云间, 她的日與夜, 你比星光美丽, 习近平, 談判專家 (2024年電影), 腦筋急轉彎2, 唐納·川普, Sweet Home.
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 novembre 2023. Nel calcolare la popolarità attuale e l'intelligenza artificiale degli articoli sono stati presi in considerazione i dati del ottobre 2023. 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
