L'articolo "臺北市政府人事處" nella Wikipedia in cinese ha 13 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 0 riferimenti e 5 sezioni.
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L'articolo è citato 66 volte nella Wikipedia in cinese e citato 66 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. 85971 02.2013 |
Globale: N. 2237114 02.2013 |
| Miglior Rango | cinese: N. 16016 09.2023 |
Globale: N. 978780 03.2012 |
Il 6 novembre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Donald Trump, elezioni presidenziali negli Stati Uniti d'America del 2024, Kamala Harris, elezioni presidenziali negli Stati Uniti d'America del 2020, collegio elettorale degli Stati Uniti d'America, presidente degli Stati Uniti d'America, elezioni presidenziali negli Stati Uniti d'America del 2016, Melania Trump, presidenti degli Stati Uniti d'America, Joe Biden.
Nella Wikipedia in cinese gli articoli più popolari quel giorno erano: 2024年美國總統選舉, 唐納·川普, 2020年美國總統選舉, 搖擺州, 賀錦麗, 2016年美國總統選舉, 美国总统, 美国总统列表, 選舉人團 (美國), 紅州與藍州.
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
