O artigo "2017年4月臺灣" na Wikipédia em chinês tem 45.5 pontos para qualidade (em 1º de novembro de 2023). O artigo contém 24 referências e 17 seções.
Desde a criação do artigo "2017年4月臺灣", seu conteúdo foi escrito por 14 usuários cadastrados na Wikipédia em chinês e editado por 14 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 7 vezes na Wikipédia em chinês e citado 7 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 89494 04.2017 |
Global: Nº 1688300 04.2017 |
| Melhor Posição | chinês: Nº 1522 04.2017 |
Global: Nº 111304 04.2017 |
Em 4 de agosto de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Novak Đoković, Jogos Olímpicos de Verão de 2024, Imane Khelif, Santa Lúcia, Carlos Alcaraz, Simone Biles, Usain Bolt, 100 metros, Medalhistas olímpicos do tênis, Deadpool & Wolverine.
Na Wikipédia em chinês, os artigos mais populares naquele dia foram: 王齊麟, 2024年夏季奥林匹克运动会羽毛球比赛, 李洋 (羽球運動員), 王昶 (羽毛球运动员), 樊振东, 梁伟铿, 林郁婷, 2024年夏季奥林匹克运动会, 諾瓦克·喬科維奇, 郑钦文.
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
