L'articolo "Lîn-châi Tiong-sim Chām" nella Wikipedia in min nan ha 29.3 punti per la qualità (al 1 agosto 2024).
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Lîn-châi Tiong-sim Chām è al 441° posto nella classifica locale degli edifici nella Wikipedia in min nan in tutto il tempo.
L'articolo è citato 17 volte nella Wikipedia in min nan e citato 17 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 | min nan: N. 11340 02.2023 |
Globale: N. 12438822 07.2022 |
| Miglior Rango | min nan: N. 557 07.2022 |
Globale: N. 2926892 07.2022 |
Il 26 ottobre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Ilia Topuria, Lyle and Erik Menendez, Hans-Dieter Flick, Venom: The Last Dance, El Clásico, elezioni presidenziali negli Stati Uniti d'America del 2024, Khamzat Chimaev, BRICS, Max Holloway, Shohei Otani.
Nella Wikipedia in min nan gli articoli più popolari quel giorno erano: Saint-Laurent-des-Arbres, New York Chhī, Edgeworth (Pennsylvania), Tē-jī-chhù Sè-kài Tāi-chiàn, Ecuador, Wikipedia, Wikinews, Holopedia, New Orleans, New Jersey.
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
