O artigo “山海经之赤影传说” na Wikipédia em chinês tem 29.6 pontos para qualidade (em 1º de julho de 2025). O artigo contém 4 referências e 10 seções.
Em junho de 2025 o artigo “山海经之赤影传说” foi editado por 1 autores na Wikipédia em chinês e escrito por 1 autores em todos os idiomas.
Desde a criação do artigo “山海经之赤影传说”, seu conteúdo foi escrito por 28 usuários cadastrados na Wikipédia em chinês e editado por 28 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 746 vezes na Wikipédia em chinês e citado 746 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 julho de 2025 (incluindo histórico de revisões e visualizações de página de anos anteriores).
| Melhor Posição | chinês: Nº 60 04.2016 |
Global: Nº 15326 04.2016 |
Em 26 de setembro de 2025, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Claudia Cardinale, One Battle After Another, ChatGPT, Alice in Borderland, Guinness, mortes em 2025, Benjamin Netanyahu, Assata Shakur, Charlie Kirk, Arthur Guinness.
Na Wikipédia em chinês, os artigos mais populares naquele dia foram: 于朦胧, 今際之國的闖關者 (電視劇), 堰塞湖, BOYS II PLANET, 暴君的廚師, 鏈鋸人, 宋伊人, 颱風樺加沙, 馬太鞍溪堰塞湖溢流, 傅崐萁.
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 julho de 2025. Ao calcular a popularidade atual e a IA dos artigos, foram levados em consideração os dados de junho de 2025. Para valores históricos de popularidade e AI, o WikiRank usou dados de 2001 a 2025... Mais Informações
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onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
