L'articolo “章僑” nella Wikipedia in cinese ha 23 punti per la qualità (al 1 luglio 2025). L'articolo contiene 6 riferimenti e 4 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo “章僑”, il suo contenuto è stato scritto da 6 utenti registrati di Wikipedia in cinese e modificato da 6 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 387 volte nella Wikipedia in cinese e citato 387 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 luglio 2025 (inclusa la cronologia delle revisioni e le visualizzazioni di pagina degli anni precedenti).
| Miglior Rango | cinese: N. 258107 03.2025 |
Globale: N. 3203946 03.2025 |
| Miglior Rango | cinese: N. 15603 05.2025 |
Globale: N. 996685 04.2023 |
Il 16 marzo 2026 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Premi Oscar 2026, Michael B. Jordan, I peccatori, Jessie Buckley, Paul Thomas Anderson, Sean Penn, Una battaglia dopo l'altra, Amy Madigan, Hamnet, Timothée Chalamet.
Nella Wikipedia in cinese gli articoli più popolari quel giorno erano: 逐玉, 2026年世界棒球經典賽, 一戰再戰, 第98屆奧斯卡金像獎, 臥底嬌娃, 李海銅, 张凌赫, 世界棒球經典賽, 罪人 (2025年電影), 2026年伊朗戰爭.
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 luglio 2025. Nel calcolare la popolarità attuale e l'intelligenza artificiale degli articoli sono stati presi in considerazione i dati del giugno 2025. Per i valori storici di popolarità e AI WikiRank ha utilizzato dati dal 2001 al 2025... 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
