El artículo “2024年颱風凱米對臺灣的影響” en Wikipedia en chino tiene 95.6 puntos por calidad (a 1 de julio de 2025). El artículo contiene 146 referencias y 10 secciones.
Desde la creación del artículo “2024年颱風凱米對臺灣的影響”, , su contenido fue escrito por 14 usuarios registrados de Wikipedia en chino fue editado por 14 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 229 veces en Wikipedia en chino y es citado 229 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 julio de 2025 (incluido el historial de revisiones y las páginas vistas de años anteriores).
| Mejor rango | chino: Nº 2735 10.2024 |
Global: Nº 162054 10.2024 |
El 26 de septiembre de 2025 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Claudia Cardinale, The Battle of Baktan Cross, ChatGPT, Alice in Borderland, Guinness, muertes en 2025, Benjamín Netanyahu, Assata Shakur, Charlie Kirk, Arthur Guinness.
En Wikipedia en chino los artículos más populares de ese día fueron: 于朦胧, 今際之國的闖關者 (電視劇), 堰塞湖, BOYS II PLANET, 暴君的廚師, 鏈鋸人, 宋伊人, 颱風樺加沙, 馬太鞍溪堰塞湖溢流, 傅崐萁.
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 julio de 2025. Al calcular la popularidad actual y la IA de los artículos, se tuvieron en cuenta los datos de junio de 2025. Para los valores históricos de popularidad y AI WikiRank utilizó datos de 2001 a 2025... Más información
$$Calidad=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(100+100+100+83.33+94.79)$$
dónde:
Los resultados de los cálculos pueden ser ligeramente diferentes debido a los valores redondeados de las métricas normalizadas en las fórmulas
