Der Artikel „车凌旺布 (卫拉特)“ in der chinesischen Wikipedia hat 2.2 Punkte für Qualität (Stand: 1. Juli 2025).
Seit der Erstellung des Artikels „车凌旺布 (卫拉特)“ wurde sein Inhalt von 1 registrierten Benutzern der chinesischen Wikipedia verfasst und von 1 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel wird 3 Mal in der chinesischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 3 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. Juli 2025 (einschließlich Revisionsverlauf und Seitenaufrufe für frühere Jahre).
| Bester Rang | Chinesische: Nr. 621735 07.2024 |
Global: Nr. 7743400 07.2024 |
| Bester Rang | Chinesische: Nr. 88551 07.2024 |
Global: Nr. 2725167 07.2022 |
Am 12. August 2025 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Cristiano Ronaldo, Wednesday, Georgina Rodríguez, ChatGPT, Weapons, Jenna Ortega, Nekrolog 2025, Taylor Swift, Miguel Uribe Turbay, UEFA Champions League 2025/26.
In der chinesischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: 朱由𣜬, 林岱樺, 林逸欣, 江油未成年人欺凌事件, 鬼滅之刃, 黃士修, 鬼滅之刃角色列表, 锦月如歌, 2025年亞洲盃籃球賽, 鬼滅之刃劇場版 無限城篇.
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 Juli 2025. Bei der Berechnung der aktuellen Popularität und des Interesses der Autoren an Artikeln wurden Daten vom Juni 2025 berücksichtigt. Für historische Werte der Popularität und des Autoreninteresses verwendete WikiRank Daten von 2001 bis 2025... Mehr Informationen
$$Qualität=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(2.89+0+0+8.33+0)$$
where:
Die Ergebnisse der Berechnungen können aufgrund gerundeter Werte normalisierter Metriken in Formeln geringfügig abweichen
