L'articolo "謝文派恩斯 (加利福尼亞州)" nella Wikipedia in cinese ha 22.1 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 3 riferimenti e 2 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "謝文派恩斯 (加利福尼亞州)", il suo contenuto è stato scritto da 2 utenti registrati di Wikipedia in cinese e modificato da 2 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 70 volte nella Wikipedia in cinese e citato 70 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. 647409 02.2019 |
Globale: N. 9377963 02.2024 |
| Miglior Rango | cinese: N. 22112 02.2019 |
Globale: N. 912312 02.2019 |
Il 5 gennaio 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Squid Game, seconda stagione di Squid Game, Avicii, Nosferatu, Epifania, Metapneumovirus, Jimmy Carter, Elon Musk, Jeff Baena, Aubrey Plaza.
Nella Wikipedia in cinese gli articoli più popolari quel giorno erano: 魷魚遊戲2, 現在撥打的電話, 大奉打更人, 九重紫, 魷魚遊戲, 問問星星吧, 謝文雅, 我獨自升級, 2019年國際單位制基本單位重新定義, 照明商店 (电视剧).
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
