El artículo "雷法" en Wikipedia en chino tiene 19.4 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 2 referencias y 5 secciones.
Desde la creación del artículo "雷法", , su contenido fue escrito por 10 usuarios registrados de Wikipedia en chino fue editado por 10 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 378 veces en Wikipedia en chino y es citado 378 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 60064 08.2023 |
Global: Nº 1111221 07.2024 |
| Mejor rango | chino: Nº 6333 06.2007 |
Global: Nº 460471 06.2007 |
El 19 de noviembre de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Mike Tyson, Elon Musk, MGM-140 ATACMS, Gladiator 2, Día Internacional del Hombre, Liga de las Naciones de la UEFA 2024-25, Donald Trump, Jake Paul, Jon Jones, Muertes en 2024.
En Wikipedia en chino los artículos más populares de ese día fueron: 影后 (電視劇), 2024年世界棒球12強賽, 香港47人案, 菲道尔, 破·地獄, 陳傑憲, 戴耀廷, 永夜星河, 高畑充希, 黃之鋒.
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
