O artigo "潘玉梅、陈宁受贿案" na Wikipédia em chinês tem 17.4 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 1 referências e 5 seções.
Desde a criação do artigo "潘玉梅、陈宁受贿案", seu conteúdo foi escrito por 6 usuários cadastrados na Wikipédia em chinês e editado por 6 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 14 vezes na Wikipédia em chinês e citado 14 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 68516 05.2021 |
Global: Nº 1148745 05.2021 |
| Melhor Posição | chinês: Nº 18620 01.2024 |
Global: Nº 1084689 10.2019 |
Em 26 de outubro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Ilia Topuria, Lyle e Erik Menendez, Hans-Dieter Flick, Venom: The Last Dance, El Clásico, Eleição presidencial nos Estados Unidos em 2024, Khamzat Chimaev, BRICS, Max Holloway, Shohei Otani.
Na Wikipédia em chinês, os artigos mais populares naquele dia foram: 2008–11年冰岛金融危机, 来自地狱的法官, 黑色月光, 十月围城 (电影), 熊貓燒香, 李传良, 萬聖夜, 金守美, Rosé (歌手), 弗萊迪·弗里曼.
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
