L'articolo "屯門政府合署" nella Wikipedia in cinese ha 21 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 5 riferimenti e 3 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "屯門政府合署", il suo contenuto è stato scritto da 21 utenti registrati di Wikipedia in cinese e modificato da 21 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 59 volte nella Wikipedia in cinese e citato 59 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. 41692 04.2008 |
Globale: N. 1714229 03.2021 |
| Miglior Rango | cinese: N. 6541 08.2022 |
Globale: N. 498858 08.2022 |
Il 26 ottobre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Ilia Topuria, Lyle and Erik Menendez, Hans-Dieter Flick, Venom: The Last Dance, El Clásico, elezioni presidenziali negli Stati Uniti d'America del 2024, Khamzat Chimaev, BRICS, Max Holloway, Shohei Otani.
Nella Wikipedia in cinese gli articoli più popolari quel giorno erano: 2008–11年冰岛金融危机, 来自地狱的法官, 黑色月光, 十月围城 (电影), 熊貓燒香, 李传良, 萬聖夜, 金守美, Rosé (歌手), 弗萊迪·弗里曼.
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
