El artículo "政黨補助金" en Wikipedia en chino tiene 26.4 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 13 referencias y 4 secciones.
Desde la creación del artículo "政黨補助金", , 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 72 veces en Wikipedia en chino y es citado 72 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 2185 11.2019 |
Global: Nº 146309 11.2019 |
| Mejor rango | chino: Nº 4951 01.2020 |
Global: Nº 363899 01.2020 |
El 5 de enero de 2025 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: El juego del calamar, Anexo:Segunda temporada de El juego del calamar, Avicii, Nosferatu, Epifania, Metapneumovirus, Jimmy Carter, Elon Musk, Jeff Baena, Aubrey Plaza.
En Wikipedia en chino los artículos más populares de ese día fueron: 魷魚遊戲2, 現在撥打的電話, 大奉打更人, 九重紫, 魷魚遊戲, 問問星星吧, 謝文雅, 我獨自升級, 2019年國際單位制基本單位重新定義, 照明商店 (电视剧).
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
