O artigo "都护暗沙" na Wikipédia em chinês tem 19.6 pontos para qualidade (em 1º de novembro de 2023). O artigo contém 4 referências e 2 seções.
Desde a criação do artigo "都护暗沙", 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 322 vezes na Wikipédia em chinês e citado 322 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 262749 08.2012 |
Global: Nº 4863203 10.2013 |
| Melhor Posição | chinês: Nº 62580 07.2018 |
Global: Nº 2045422 08.2012 |
Em 14 de julho de 2024, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Donald Trump, Campeonato Europeu de Futebol, Carlos Alcaraz, Lamine Yamal, Shannen Doherty, Nico Williams, Campeonato Europeu de Futebol de 2024, Seleção Espanhola de Futebol, Novak Đoković, Seleção Inglesa de Futebol.
Na Wikipédia em chinês, os artigos mais populares naquele dia foram: 唐納·川普, 三一九槍擊事件, 墨雨云间, 欧洲足球锦标赛, 腦筋急轉彎2, 她的日與夜, 徐艺洋, 卡洛斯·阿尔卡拉斯, 唐納·川普遇刺案, 阿瑪萊特AR-15步槍.
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
