L'articolo "台灣勞工退休金制度" nella Wikipedia in cinese ha 35.5 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 6 riferimenti e 20 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "台灣勞工退休金制度", il suo contenuto è stato scritto da 22 utenti registrati di Wikipedia in cinese e modificato da 22 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 150 volte nella Wikipedia in cinese e citato 150 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. 5342 03.2021 |
Globale: N. 199792 03.2021 |
| Miglior Rango | cinese: N. 2437 12.2016 |
Globale: N. 200212 12.2016 |
Il 20 dicembre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Magdeburgo, Mufasa - Il re leone, Elon Musk, Caso degli stupri di Mazan, Gisèle Pelicot, Superman, Ayrton Senna, Isack Hadjar, morti nel 2024, David Corenswet.
Nella Wikipedia in cinese gli articoli più popolari quel giorno erano: 赖建安, 照明商店 (电视剧), 陳麗敏, 連德安, 冬至, 現在撥打的電話, 习近平, 破·地獄, 「民主倒退，公民搶救」521行動, 異空感應.
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
