El artículo “翡翠灣 (加利福尼亞州埃爾多拉多縣)” en Wikipedia en chino tiene 21.9 puntos por calidad (a 1 de julio de 2025). El artículo contiene 3 referencias y 2 secciones.
Desde la creación del artículo “翡翠灣 (加利福尼亞州埃爾多拉多縣)”, , su contenido fue escrito por 3 usuarios registrados de Wikipedia en chino fue editado por 3 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 165 veces en Wikipedia en chino y es citado 165 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 436121 07.2021 |
Global: Nº 5454612 03.2025 |
| Mejor rango | chino: Nº 24559 01.2019 |
Global: Nº 949715 01.2019 |
El 7 de octubre de 2025 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Ed Gein, Ilse Koch, Lizzie Borden, Anthony Perkins, Monster: The Original Monster, Greta Thunberg, Richard Speck, Psicosis, ChatGPT, Charlie Hunnam.
En Wikipedia en chino los artículos más populares de ese día fueron: 顏正國, 譚至剛, 高市早苗, 關淑怡, 左孝虎, 許願吧，精靈, 好小子 (1986年電影), 许我耀眼, 陳崇榮, 風林火山 (2025年電影).
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
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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
