El artículo "張作錦" en Wikipedia en chino tiene 21.4 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 4 referencias y 4 secciones.
Desde la creación del artículo "張作錦", , 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 15 veces en Wikipedia en chino y es citado 15 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 78641 07.2015 |
Global: Nº 1671234 03.2023 |
| Mejor rango | chino: Nº 14819 10.2015 |
Global: Nº 931569 02.2017 |
El 12 de marzo de 2025 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Elon Musk, Liga de Campeones de la UEFA 2024-25, Liga de Campeones de la UEFA, Diego Simeone, Kim Sae-ron, Kim Soo Hyun, Groenlandia, Giuliano Simeone, Donald Trump, ChatGPT.
En Wikipedia en chino los artículos más populares de ese día fueron: 金秀賢 (男演員), 金賽綸, 元斌, 卡羅琳·萊維特, 难哄, 眾量級, 大叔 (韓國電影), 您辛苦了, 夏春秋, 2025年全英羽毛球公開賽.
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
