L'articolo "Hù-chúi-lí (Tiong-chèng-khu)" nella Wikipedia in min nan ha 2.5 punti per la qualità (al 1 agosto 2024).
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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 | min nan: N. 19179 12.2019 |
Globale: N. 12724598 12.2019 |
| Miglior Rango | min nan: N. 5805 06.2017 |
Globale: N. 2552911 06.2017 |
Il 6 novembre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Donald Trump, elezioni presidenziali negli Stati Uniti d'America del 2024, Kamala Harris, elezioni presidenziali negli Stati Uniti d'America del 2020, collegio elettorale degli Stati Uniti d'America, presidente degli Stati Uniti d'America, elezioni presidenziali negli Stati Uniti d'America del 2016, Melania Trump, presidenti degli Stati Uniti d'America, Joe Biden.
Nella Wikipedia in min nan gli articoli più popolari quel giorno erano: Lio̍k-ha̍p-chhái, Saint-Laurent-des-Arbres, Klamath Falls (Oregon), New York Chhī, Tē-jī-chhù Sè-kài Tāi-chiàn, Staten Island, Wikinews, Nebraska, Santa Fe (New Mexico), Wikipedia.
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
