Artikel "中共台属特委机关旧址" in der chinesischen Wikipedia hat 38.8 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 5 Referenzen und 3 Abschnitte.
Im Juli 2024 wurde der Artikel "中共台属特委机关旧址" von 1 Autoren in der chinesischen Wikipedia bearbeitet und von 1 Autoren in allen Sprachen verfasst.
Seit der Erstellung des Artikels "中共台属特委机关旧址" wurde sein Inhalt von 4 registrierten Benutzern der chinesischen Wikipedia verfasst und von 4 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel wird 4 Mal in der chinesischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 4 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. 269533 07.2017 |
Global: Nr. 5036624 07.2017 |
| Bester Rang | Chinesische: Nr. 28688 12.2020 |
Global: Nr. 1229226 12.2020 |
Am 25. Januar 2025 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Donald Trump, Madison Keys, Elon Musk, Aryna Sabalenka, Melania Trump, Emilia Perez, Abduqodir Husanov, Pete Hegseth, Nosferatu – Der Untote, Karla Sofía Gascón.
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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 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
