O artigo "香港反高鐵撥款警民衝突" na Wikipédia em chinês tem 39.9 pontos para qualidade (em 1º de agosto de 2024). O artigo contém 12 referências e 8 seções.
Desde a criação do artigo "香港反高鐵撥款警民衝突", seu conteúdo foi escrito por 26 usuários cadastrados na Wikipédia em chinês e editado por 26 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 24 vezes na Wikipédia em chinês e citado 24 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 agosto de 2024 (incluindo histórico de revisões e visualizações de página de anos anteriores).
| Melhor Posição | chinês: Nº 25624 01.2010 |
Global: Nº 949838 03.2016 |
Em 7 de fevereiro de 2025, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Elon Musk, Donald Trump, Bianca Censori, Kanye West, Cristiano Ronaldo, Agência dos Estados Unidos para o Desenvolvimento Internacional, mortes em 2025, Karla Sofía Gascón, Benson Boone, Irv Gotti.
Na Wikipédia em chinês, os artigos mais populares naquele dia foram: 徐熙媛, 具俊曄, 汪小菲, 徐熙娣, 五福临门 (电视剧), 外傷重症中心, 酷龍, 哪吒之魔童闹海, 2025年WTT新加坡大满贯, 张兰 (企业家).
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
$$Qualidade=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(39.01+12.12+50+66.67+31.6)$$
onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
