L'articolo "连江分治" nella Wikipedia in cinese ha 63.3 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 23 riferimenti e 11 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "连江分治", il suo contenuto è stato scritto da 33 utenti registrati di Wikipedia in cinese e modificato da 33 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 201 volte nella Wikipedia in cinese e citato 201 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. 10530 07.2011 |
Globale: N. 555241 07.2011 |
| Miglior Rango | cinese: N. 2821 04.2024 |
Globale: N. 294890 04.2024 |
Il 13 aprile 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Domenica delle Palme, Black Mirror, Rory McIlroy, ChatGPT, Alexander Volkanovski, Un film Minecraft, Paddy Pimblett, Adolescence, episodi di Black Mirror, Diego Lopes.
Nella Wikipedia in cinese gli articoli più popolari quel giorno erano: 您辛苦了, 機智住院醫生生活, 2025年亞洲羽毛球錦標賽, 中年好聲音3, 惡緣, 賴慧如, 三命, 科切拉音乐节, 奪命提示, 小娘惹之翡翠山.
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
