O artigo "姜平 (海军)" na Wikipédia em chinês tem 14.4 pontos para qualidade (em 1º de novembro de 2023). O artigo contém 4 referências e 1 seções.
Desde a criação do artigo "姜平 (海军)", seu conteúdo foi escrito por 8 usuários cadastrados na Wikipédia em chinês e editado por 8 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 170 vezes na Wikipédia em chinês e citado 170 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 161735 08.2022 |
Global: Nº 2736104 08.2022 |
| Melhor Posição | chinês: Nº 26707 10.2021 |
Global: Nº 1010939 10.2021 |
Em 25 de junho de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Campeonato Europeu de Futebol de 2024, Julian Assange, Campeonato Europeu de Futebol, Campeonato Europeu de Futebol de 2020, Seth Binzer, Copa América de 2023, WikiLeaks, YouTube, Divertida-Mente 2, House of the Dragon.
Na Wikipédia em chinês, os artigos mais populares naquele dia foram: 墨雨云间, 俞大㵢, 反黑英雄, 唐治平, 玫瑰的故事 (电视剧), 2024年歐洲足球錦標賽, 誰是被害者, 九龍城寨·圍城, 腦筋急轉彎2, 百日无孩.
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
