Artikel "香港2023年度授勳及嘉獎名單" in der chinesischen Wikipedia hat 32 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 2 Referenzen und 13 Abschnitte.
Im Juli 2024 wurde der Artikel "香港2023年度授勳及嘉獎名單" von 1 Autoren in der chinesischen Wikipedia bearbeitet und von 1 Autoren in allen Sprachen verfasst.
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Der Artikel wird 195 Mal in der chinesischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 195 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. 13467 07.2023 |
Global: Nr. 445063 07.2023 |
| Bester Rang | Chinesische: Nr. 4392 07.2023 |
Global: Nr. 300654 07.2023 |
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
