Artikel "愛的婦產科" in der chinesischen Wikipedia hat 47.8 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 16 Referenzen und 15 Abschnitte.
Seit der Erstellung des Artikels "愛的婦產科" wurde sein Inhalt von 16 registrierten Benutzern der chinesischen Wikipedia verfasst und von 16 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel wird 408 Mal in der chinesischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 408 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. 1354 09.2021 |
Global: Nr. 77396 09.2021 |
Am 1. September 2024 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Souleymane Bamba, Charles Leclerc, Formel-1-Weltmeisterschaft 2024, Oasis, Der Herr der Ringe: Die Ringe der Macht, Emma Navarro, Fatman Scoop, Nekrolog 2024, Alien: Romulus, KAOS.
In der chinesischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: 彭振聲, 柯文哲, 吳怡萱, 媽媽朋友的兒子, 正港分局, 應曉薇, 黑神话：悟空, 苗博雅, 陳佩琪, 京華城案.
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
$$Qualität=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(63.51+16.16+33.33+100+25.88)$$
where:
Die Ergebnisse der Berechnungen können aufgrund gerundeter Werte normalisierter Metriken in Formeln geringfügig abweichen
