O artigo "薛崇誉" na Wikipédia em chinês tem 2 pontos para qualidade (em 1º de novembro de 2023).
Desde a criação do artigo "薛崇誉", seu conteúdo foi escrito por 2 usuários cadastrados na Wikipédia em chinês e editado por 2 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 5 vezes na Wikipédia em chinês e citado 5 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 412703 04.2011 |
Global: Nº 8081653 03.2020 |
| Melhor Posição | chinês: Nº 96031 04.2019 |
Global: Nº 2424139 04.2019 |
Em 4 de junho de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Kylian Mbappé, Claudia Sheinbaum, ChatGPT, Massacre da Praça da Paz Celestial em 1989, Jannik Sinner, YouTube, Campeonato Europeu de Futebol de 2024, 4 de junho, Carlos Alcaraz, Real Madrid Club de Fútbol.
Na Wikipédia em chinês, os artigos mais populares naquele dia foram: 六四事件, 黃仁勳, 唐治平, 蘇姿丰, 墨雨云间, 家族榮耀之繼承者, 庆余年 (第二季), 英伟达, 繁花 (電視劇), 庆余年.
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
$$Qualidade=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(1.76+0+0+8.33+0)$$
onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
