O artigo "2020年黑色星期一 (3月16日)" na Wikipédia em chinês tem 31.8 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 18 referências e 4 seções.
Desde a criação do artigo "2020年黑色星期一 (3月16日)", 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 36 vezes na Wikipédia em chinês e citado 36 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 34774 03.2022 |
Global: Nº 611763 03.2022 |
| Melhor Posição | chinês: Nº 23198 10.2022 |
Global: Nº 1010813 10.2022 |
Em 20 de fevereiro de 2025, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Papa Francisco, Elon Musk, Donald Trump, Zero Day, Liga dos Campeões da UEFA de 2024–25, morte de Gabby Petito, Kylian Mbappé, Liga dos Campeões da UEFA, ChatGPT, Volodymyr Zelenski.
Na Wikipédia em chinês, os artigos mais populares naquele dia foram: 难哄, 林岱樺, 童話故事下集, 哪吒之魔童闹海, 陳妍希, 全球最高電影票房收入列表, 曹興誠, 善意的競爭, 五福临门 (电视剧), 陳怡君 (政治人物).
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
