L'articolo "瘋人院 (戲劇)" nella Wikipedia in cinese ha 15 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 2 riferimenti e 5 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "瘋人院 (戲劇)", il suo contenuto è stato scritto da 8 utenti registrati di Wikipedia in cinese e modificato da 8 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 8 volte nella Wikipedia in cinese e citato 8 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. 88664 04.2024 |
Globale: N. 1529951 04.2024 |
| Miglior Rango | cinese: N. 7978 11.2018 |
Globale: N. 463202 08.2018 |
Il 19 novembre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Mike Tyson, Elon Musk, MGM-140 ATACMS, Il gladiatore II, giornata internazionale dell'uomo, UEFA Nations League 2024-2025, Donald Trump, Jake Paul, Jon Jones, morti nel 2024.
Nella Wikipedia in cinese gli articoli più popolari quel giorno erano: 影后 (電視劇), 2024年世界棒球12強賽, 香港47人案, 菲道尔, 破·地獄, 陳傑憲, 戴耀廷, 永夜星河, 高畑充希, 黃之鋒.
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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dove:
I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
