L'articolo "孙慎 (作曲家)" nella Wikipedia in cinese ha 39.7 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 21 riferimenti e 6 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "孙慎 (作曲家)", il suo contenuto è stato scritto da 14 utenti registrati di Wikipedia in cinese e modificato da 14 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 1003 volte nella Wikipedia in cinese (6856° posto) e citato 1003 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. 183984 03.2021 |
Globale: N. 2912666 03.2021 |
| Miglior Rango | cinese: N. 3747 03.2021 |
Globale: N. 407629 03.2021 |
Il 12 novembre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Donald Trump, Marco Rubio, Elon Musk, Song Jae-rim, elezioni presidenziali negli Stati Uniti d'America del 2024, Megan Fox, Melania Trump, Il gladiatore II, ChatGPT, morti nel 2024.
Nella Wikipedia in cinese gli articoli più popolari quel giorno erano: 影后 (電視劇), 宋再臨, 破·地獄, 林廷憶, 璩美鳳, 馬可·魯比歐, 永夜星河, 詹懷雲, 唐納·川普, 楊謹華.
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
