O artigo "張問達 (內江)" na Wikipédia em chinês tem 12.2 pontos para qualidade (em 1º de novembro de 2023). O artigo contém 1 referências e 3 seções.
Desde a criação do artigo "張問達 (內江)", 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 303 vezes na Wikipédia em chinês e citado 303 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 434539 01.2016 |
Global: Nº 8319279 12.2016 |
| Melhor Posição | chinês: Nº 78809 10.2022 |
Global: Nº 2351421 07.2015 |
Em 2 de julho de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Campeonato Europeu de Futebol de 2024, Campeonato Europeu de Futebol, Cristiano Ronaldo, Diogo Costa, Merih Demiral, Copa América de 2023, Arda Güler, Seleção Turca de Futebol, Copa América, Divertida-Mente 2.
Na Wikipédia em chinês, os artigos mais populares naquele dia foram: 墨雨云间, 反黑英雄, 玫瑰的故事 (电视剧), 腦筋急轉彎2, 鬼滅之刃, 2024年歐洲足球錦標賽, 跑馬地紙盒藏屍案, 誰是被害者, 她的日與夜, 颜心记.
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
