O artigo "李儆 (唐朝)" na Wikipédia em chinês tem 17.8 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024).
Em julho de 2024 o artigo "李儆 (唐朝)" foi editado por 1 autores na Wikipédia em chinês e escrito por 1 autores em todos os idiomas.
Desde a criação do artigo "李儆 (唐朝)", seu conteúdo foi escrito por 1 usuários cadastrados na Wikipédia em chinês e editado por 1 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
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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 877397 07.2024 |
Global: Nº 9816391 07.2024 |
| Melhor Posição | chinês: Nº 101158 07.2024 |
Global: Nº 2973751 07.2024 |
Em 19 de novembro de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Mike Tyson, Elon Musk, MGM-140 ATACMS, Gladiator II, Dia Internacional do Homem, Liga das Nações da UEFA de 2024–25, Donald Trump, Jake Paul, Jon Jones, mortes em 2024.
Na Wikipédia em chinês, os artigos mais populares naquele dia foram: 影后 (電視劇), 2024年世界棒球12強賽, 香港47人案, 菲道尔, 破·地獄, 陳傑憲, 戴耀廷, 永夜星河, 高畑充希, 黃之鋒.
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
$$Qualidade=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(1.31+1.01+0+8.33+78.52)$$
onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
