El artículo "天津教育" en Wikipedia en chino tiene 46.5 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 4 referencias y 19 secciones.
Desde la creación del artículo "天津教育", , su contenido fue escrito por 17 usuarios registrados de Wikipedia en chino fue editado por 17 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 278 veces en Wikipedia en chino y es citado 278 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 107257 08.2008 |
Global: Nº 3168095 01.2008 |
| Mejor rango | chino: Nº 12413 11.2009 |
Global: Nº 744091 04.2007 |
El 6 de septiembre de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Linkin Park, Chester Bennington, Rob Bourdon, Emily Armstrong, Cristiano Ronaldo, Liga de las Naciones de la UEFA, Beetlejuice, Jessica Pegula, Mike Shinoda, Rebecca Cheptegei.
En Wikipedia en chino los artículos más populares de ese día fueron: 柯文哲, 沈慶京, 2024年台北羽球公開賽, 2100全民開講, 颱風摩羯 (2024年), 法證先鋒6 倖存者的救贖, 許光漢, 聯合公園, 西游·降魔篇, 楊智淵.
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
