L'articolo "老表，你好嘢！" nella Wikipedia in cinese ha 19.6 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 1 riferimenti e 2 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "老表，你好嘢！", 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 23 volte nella Wikipedia in cinese e citato 23 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. 4961 01.2013 |
Globale: N. 326979 01.2013 |
| Miglior Rango | cinese: N. 9160 06.2012 |
Globale: N. 504921 06.2012 |
Il 12 settembre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: attentati dell'11 settembre 2001, Alberto Fujimori, Kamala Harris, Taylor Swift, Jared Isaacman, Chappell Roan, Beetlejuice - Spiritello porcello, morti nel 2024, James Earl Jones, Katy Perry.
Nella Wikipedia in cinese gli articoli più popolari quel giorno erano: 性慾倒錯列表, 2024年香港羽毛球公開賽, NewJeans, 法證先鋒6 倖存者的救贖, 九一一袭击事件, 賀錦麗, 习近平, 柯文哲, 林明禎, HYBE.
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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dove:
I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
