El artículo "冥" en Wikipedia en chino tiene 1.8 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024).
Desde la creación del artículo "冥", , su contenido fue escrito por 8 usuarios registrados de Wikipedia en chino fue editado por 8 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 10 veces en Wikipedia en chino y es citado 10 veces en todos los idiomas.
La clasificación más alta de interés de los autores desde 2001:
El rango de popularidad más alto de 2008:
Hay 1 versión lingüística de este artículo en la base de datos WikiRank (de las 55 ediciones de idiomas consideradas de Wikipedia).
La evaluación de calidad y popularidad se basó en volcados de Wikipedia del 1 de agosto de 2024 (incluido el historial de revisiones y las páginas vistas de años anteriores).
| Mejor rango | chino: Nº 63557 02.2009 |
Global: Nº 2002659 07.2015 |
| Mejor rango | chino: Nº 15223 11.2009 |
Global: Nº 840762 11.2009 |
El 26 de diciembre de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: El juego del calamar, Boxing Day, Terremoto y tsunami del Océano Índico de 2004, Anexo:Segunda temporada de El juego del calamar, Janucá, Azerbaijan Airlines Flight 8243, Isabel de Baviera, Nosferatu, Mufasa: El Rey León, Gladiator 2.
En Wikipedia en chino los artículos más populares de ese día fueron: 魷魚遊戲2, 魷魚遊戲, 柯文哲, 第六代戰鬥機, 魷魚遊戲3, 異空感應, 朴圭瑛, T.O.P., 照明商店 (电视剧), 臺北捷運.
El proyecto está destinado a la evaluación relativa automática de los artículos en las distintas versiones lingüísticas de Wikipedia. Actualmente, el servicio permite comparar más de 44 millones de artículos de Wikipedia en 55 idiomas. Los niveles de calidad de los artículos se basan en volcados de Wikipedia de agosto de 2024. Al calcular la popularidad actual y la IA de los artículos, se tuvieron en cuenta los datos de julio de 2024. Para los valores históricos de popularidad y AI WikiRank utilizó datos de 2001 a 2023... Más información
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dónde:
Los resultados de los cálculos pueden ser ligeramente diferentes debido a los valores redondeados de las métricas normalizadas en las fórmulas
