O artigo "東港迎王平安祭典" na Wikipédia em chinês tem 35 pontos para qualidade (em 1º de novembro de 2023). O artigo contém 8 referências e 7 seções.
Em outubro de 2023 o artigo "東港迎王平安祭典" foi editado por 2 autores na Wikipédia em chinês e escrito por 2 autores em todos os idiomas.
Desde a criação do artigo "東港迎王平安祭典", seu conteúdo foi escrito por 37 usuários cadastrados na Wikipédia em chinês e editado por 37 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 197 vezes na Wikipédia em chinês e citado 197 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 297 10.2021 |
Global: Nº 25379 10.2021 |
Em 28 de abril de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: YouTube, Fallout (série de televisão), Facebook, Baby Reindeer, Challengers, Premier League, Fallout, mortes em 2024, Queen of Tears, Arsenal Football Club.
Na Wikipédia em chinês, os artigos mais populares naquele dia foram: 淚之女王, 不夠善良的我們, 2024年湯姆斯盃, 金智媛, 2024年優霸盃, 金秀賢 (男演員), 春色寄情人, 破墓, 怪獸8號, 乘風2024.
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
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onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
