Artikel "嫖宿幼女罪" in der chinesischen Wikipedia hat 42.4 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 24 Referenzen und 10 Abschnitte.
Seit der Erstellung des Artikels "嫖宿幼女罪" wurde sein Inhalt von 8 registrierten Benutzern der chinesischen Wikipedia verfasst und von 8 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel wird 13 Mal in der chinesischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 13 Mal zitiert.
Der höchste Autoreninteresse-Rang aus dem Jahr 2001:
Der höchste Beliebtheitsrang aus dem Jahr 2008:
Es gibt 1 Sprachversion für diesen Artikel in der WikiRank-Datenbank (von den berücksichtigten 55 Wikipedia-Sprachausgaben).
Die Qualitäts- und Beliebtheitsbewertung basierte auf Wikipedia-Dumps vom 1. August 2024 (einschließlich Revisionsverlauf und Seitenaufrufe für frühere Jahre).
| Bester Rang | Chinesische: Nr. 40719 04.2020 |
Global: Nr. 759778 08.2021 |
| Bester Rang | Chinesische: Nr. 6494 08.2021 |
Global: Nr. 348001 08.2021 |
Am 27. November 2024 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Elisabeth von Österreich-Ungarn, Franz Joseph I., Thanksgiving, Champions League, Wicked, Gladiator II, Elon Musk, ChatGPT, Nekrolog 2024, Wicked – Die Hexen von Oz.
In der chinesischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: 林家正, 陳傑憲, 王建民 (棒球運動員), 林昱珉, 董军 (海军), BIGBANG, 2024年世界棒球12強賽, 影后 (電視劇), 破·地獄, 世界棒球12強賽.
Das Projekt dient der automatischen relativen Auswertung der Artikel in den verschiedenen Sprachversionen von Wikipedia. Derzeit ermöglicht der Dienst den Vergleich von über 44 Millionen Wikipedia-Artikeln in 55 Sprachen. Die Qualitätsbewertung von Artikeln basiert auf Wikipedia-Dumps vom August 2024. Bei der Berechnung der aktuellen Popularität und des Interesses der Autoren an Artikeln wurden Daten vom Juli 2024 berücksichtigt. Für historische Werte der Popularität und des Autoreninteresses verwendete WikiRank Daten von 2001 bis 2023... Mehr Informationen
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Die Ergebnisse der Berechnungen können aufgrund gerundeter Werte normalisierter Metriken in Formeln geringfügig abweichen
