L'articolo “笑傲六十年：有话说李敖” nella Wikipedia in cinese ha 13.8 punti per la qualità (al 1 luglio 2025). L'articolo contiene 2 riferimenti e 3 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo “笑傲六十年：有话说李敖”, il suo contenuto è stato scritto da 2 utenti registrati di Wikipedia in cinese e modificato da 2 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 5 volte nella Wikipedia in cinese e citato 5 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. 277073 03.2018 |
Globale: N. 5313144 03.2018 |
| Miglior Rango | cinese: N. 53744 12.2014 |
Globale: N. 2098505 12.2014 |
Il 27 novembre 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Stranger Things, Giorno del ringraziamento, quinta stagione di Stranger Things, Millie Bobby Brown, Hong Kong, Guinea-Bissau, Zootropolis 2, ChatGPT, Wang Fuk Court fire, morti nel 2025.
Nella Wikipedia in cinese gli articoli più popolari quel giorno erano: 宏福苑大火, 香港火災列表, 嘉利大廈大火, 徐勤先, 龍虎風雲, 感恩节, 上海“11·15”特别重大火灾, 嘉禾大廈大火, 廣福邨, 跑馬地馬場大火.
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
