Artikel "熟女強人" in der chinesischen Wikipedia hat 37.7 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 5 Referenzen und 11 Abschnitte.
Seit der Erstellung des Artikels "熟女強人" wurde sein Inhalt von 20 registrierten Benutzern der chinesischen Wikipedia verfasst und von 20 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel wird 315 Mal in der chinesischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 315 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. 50 10.2020 |
Global: Nr. 11946 10.2020 |
Am 20. Februar 2025 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Franziskus, Elon Musk, Donald Trump, Zero Day, UEFA Champions League 2024/25, Fall Gabby Petito, Kylian Mbappé, Champions League, ChatGPT, Wolodymyr Selenskyj.
In der chinesischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: 难哄, 林岱樺, 童話故事下集, 哪吒之魔童闹海, 陳妍希, 全球最高電影票房收入列表, 曹興誠, 善意的競爭, 五福临门 (电视剧), 陳怡君 (政治人物).
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
$$Qualität=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(67.57+5.05+16.67+91.67+7.6)$$
where:
Die Ergebnisse der Berechnungen können aufgrund gerundeter Werte normalisierter Metriken in Formeln geringfügig abweichen
