El artículo "李靜宜 (翻譯家)" en Wikipedia en chino tiene 24 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 9 referencias y 6 secciones.
Desde la creación del artículo "李靜宜 (翻譯家)", , su contenido fue escrito por 11 usuarios registrados de Wikipedia en chino fue editado por 11 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 5 veces en Wikipedia en chino y es citado 5 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 55693 10.2020 |
Global: Nº 1117948 10.2020 |
| Mejor rango | chino: Nº 5668 08.2020 |
Global: Nº 372755 08.2020 |
El 23 de agosto de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Kamala Harris, Mike Lynch, Robert F. Kennedy Jr., Alain Delon, Alien: Romulus, İlkay Gündoğan, Black Myth: Wukong, Cristiano Ronaldo, Shyamala Gopalan, Muertes en 2024.
En Wikipedia en chino los artículos más populares de ese día fueron: 正港分局, 黑神话：悟空, 賈永婕, 2024年日本羽毛球公開賽, 法證先鋒6 倖存者的救贖, 角頭 (電影), 許光漢, 賀錦麗, 陳敏薰, 徐培菁.
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
