Der Artikel „长宁站 (上海市)“ in der chinesischen Wikipedia hat 24.2 Punkte für Qualität (Stand: 1. Juli 2025). Der Artikel enthält 6 Referenzen und 3 Abschnitte.
Im Juni 2025 wurde der Artikel „长宁站 (上海市)“ von 1 Autoren in der chinesischen Wikipedia bearbeitet und von 1 Autoren in allen Sprachen verfasst.
Seit der Erstellung des Artikels „长宁站 (上海市)“ wurde sein Inhalt von 25 registrierten Benutzern der chinesischen Wikipedia verfasst und von 25 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel wird 61 Mal in der chinesischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 61 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. 163963 01.2008 |
Global: Nr. 4028957 01.2008 |
| Bester Rang | Chinesische: Nr. 4294 03.2006 |
Global: Nr. 344101 03.2006 |
Am 26. September 2025 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Claudia Cardinale, One Battle After Another, ChatGPT, Alice in Borderland, Guinness, Nekrolog 2025, Benjamin Netanjahu, Assata Shakur, Charlie Kirk, Arthur Guinness.
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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
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Die Ergebnisse der Berechnungen können aufgrund gerundeter Werte normalisierter Metriken in Formeln geringfügig abweichen
