O artigo "卢星宇" na Wikipédia em chinês tem 15 pontos para qualidade (em 1º de novembro de 2023). O artigo contém 1 referências e 6 seções.
Desde a criação do artigo "卢星宇", seu conteúdo foi escrito por 7 usuários cadastrados na Wikipédia em chinês e editado por 7 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 73 vezes na Wikipédia em chinês e citado 73 vezes em todos os idiomas.
A classificação mais alta de interesse dos autores em 2001:
A classificação de popularidade mais alta de 2008:
Há uma versão em um idioma para este artigo no banco de dados WikiRank (das 55 edições em idiomas da Wikipédia consideradas).
A avaliação de qualidade e popularidade foi baseada em despejos da Wikipedia de 1º de novembro de 2023 (incluindo histórico de revisões e visualizações de página de anos anteriores).
| Melhor Posição | chinês: Nº 18360 04.2021 |
Global: Nº 425336 04.2021 |
| Melhor Posição | chinês: Nº 4782 03.2021 |
Global: Nº 407960 03.2021 |
Em 20 de julho de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Donald Trump, Joe Biden, CrowdStrike, Jogos Olímpicos de Verão de 2024, Tadej Pogačar, YouTube, mortes em 2024, Kamala Harris, The Boys, J. D. Vance.
Na Wikipédia em chinês, os artigos mais populares naquele dia foram: 鄭佩佩, 阮富仲, 墨雨云间, 她的日與夜, 你比星光美丽, 习近平, 談判專家 (2024年電影), 腦筋急轉彎2, 唐納·川普, Sweet Home.
O projeto destina-se à avaliação relativa automática dos artigos nas diversas versões linguísticas da Wikipédia. No momento, o serviço permite comparar mais de 44 milhões de artigos da Wikipédia em 55 idiomas. Os índices de qualidade dos artigos são baseados em despejos da Wikipédia de novembro de 2023. Ao calcular a popularidade atual e a IA dos artigos, foram levados em consideração os dados de outubro de 2023. Para valores históricos de popularidade e AI, o WikiRank usou dados de 2001 a 2023... Mais Informações
$$Qualidade=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(18.49+1.02+0+50+5.6)$$
onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
