O artigo "中国人民政治协商会议第七届全国委员会各专门委员会" na Wikipédia em chinês tem 54.6 pontos para qualidade (em 1º de novembro de 2023). O artigo contém 36 referências e 15 seções.
Desde a criação do artigo "中国人民政治协商会议第七届全国委员会各专门委员会", seu conteúdo foi escrito por 5 usuários cadastrados na Wikipédia em chinês e editado por 5 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 141 vezes na Wikipédia em chinês e citado 141 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 247384 02.2018 |
Global: Nº 4925299 12.2020 |
| Melhor Posição | chinês: Nº 11188 12.2020 |
Global: Nº 643990 12.2020 |
Em 6 de maio de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Bernard Hill, YouTube, Festival Eurovisão da Canção 2024, Lando Norris, Anne Hathaway, Facebook, Nicholas Galitzine, ChatGPT, The Idea of You, mortes em 2024.
Na Wikipédia em chinês, os artigos mais populares naquele dia foram: 九龍城寨之圍城, 胖猫跳江事件, Energy (組合), 淚之女王, 背着善宰跑, 逆天奇案2, 金智媛, 习近平, 郭葦昀, 金秀賢 (男演員).
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
