O artigo "回歸光影頌" na Wikipédia em chinês tem 45.5 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 14 referências e 31 seções.
Em julho de 2024 o artigo "回歸光影頌" foi editado por 1 autores na Wikipédia em chinês e escrito por 1 autores em todos os idiomas.
Desde a criação do artigo "回歸光影頌", seu conteúdo foi escrito por 20 usuários cadastrados na Wikipédia em chinês e editado por 20 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 46 vezes na Wikipédia em chinês e citado 46 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 agosto de 2024 (incluindo histórico de revisões e visualizações de página de anos anteriores).
| Melhor Posição | chinês: Nº 244 07.2022 |
Global: Nº 43148 07.2022 |
Em 20 de dezembro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Magdeburgo, Mufasa: O Rei Leão, Elon Musk, Caso dos estupros de Mazan, Gisèle Pelicot, Superman: Legacy, Ayrton Senna, Isack Hadjar, mortes em 2024, David Corenswet.
Na Wikipédia em chinês, os artigos mais populares naquele dia foram: 赖建安, 照明商店 (电视剧), 陳麗敏, 連德安, 冬至, 現在撥打的電話, 习近平, 破·地獄, 「民主倒退，公民搶救」521行動, 異空感應.
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 agosto de 2024. Ao calcular a popularidade atual e a IA dos artigos, foram levados em consideração os dados de julho de 2024. Para valores históricos de popularidade e AI, o WikiRank usou dados de 2001 a 2023... Mais Informações
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onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
