Artikel "2019冠狀病毒病湖北省疫情相關執法爭議" in der chinesischen Wikipedia hat 77.7 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 96 Referenzen und 13 Abschnitte.
Seit der Erstellung des Artikels "2019冠狀病毒病湖北省疫情相關執法爭議" wurde sein Inhalt von 41 registrierten Benutzern der chinesischen Wikipedia verfasst und von 41 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel wird 384 Mal in der chinesischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 384 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. 6017 03.2020 |
Global: Nr. 246250 03.2020 |
Am 15. Januar 2025 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Squid Game, Elon Musk, Squid Game/Staffel 2, Nekrolog 2025, ChatGPT, Nosferatu – Der Untote, Donald Trump, Neil Gaiman, Pete Hegseth, Grönland.
In der chinesischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: 国色芳华, KK園區, 大奉打更人, 尹锡悦, 包小柏, 小红书, 白月梵星, 魷魚遊戲2, 2025年印度羽毛球公開賽, 九重紫.
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
$$Qualität=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(100+96.97+16.67+100+74.99)$$
where:
Die Ergebnisse der Berechnungen können aufgrund gerundeter Werte normalisierter Metriken in Formeln geringfügig abweichen
