Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis - rivista scientifica. L'articolo "北京大学学报（自然科学版）" nella Wikipedia in cinese ha 19.4 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 3 riferimenti e 2 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "北京大学学报（自然科学版）", 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.
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. 628224 07.2024 |
Globale: N. 7836594 07.2024 |
| Miglior Rango | cinese: N. 19472 11.2023 |
Globale: N. 975980 11.2023 |
Il 7 febbraio 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Elon Musk, Donald Trump, Bianca Censori, Kanye West, Cristiano Ronaldo, Agenzia degli Stati Uniti per lo Sviluppo Internazionale, morti nel 2025, Karla Sofía Gascón, Benson Boone, Irv Gotti.
Nella Wikipedia in cinese gli articoli più popolari quel giorno erano: 徐熙媛, 具俊曄, 汪小菲, 徐熙娣, 五福临门 (电视剧), 外傷重症中心, 酷龍, 哪吒之魔童闹海, 2025年WTT新加坡大满贯, 张兰 (企业家).
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
