Статья "林凱恩" в Китайской Википедии имеет 53.9 баллов за качество (по состоянию на 1 ноября 2023 года). Статья содержит, среди прочих показателей, 40 примечаний и 10 разделов.
В октябре 2023 статья "林凱恩" была редактирована 2 авторами в китайской Википедии и исправлялась 2 авторами во всех языковых версиях.
С момента создания статьи "林凱恩" ее содержимое было создано 56 зарегистрированными пользователями китайской Википедии и редактировано 56 зарегистрированными пользователями Википедии во всех языковых версиях.
Эта статья цитируется 129 раз в китайской Википедии и цитируется 129 раз во всех языках.
Наивысший рейтинг по интересам авторов с 2001 года:
Самый высокий рейтинг популярности с 2008 года:
Для данной статьи найдена 1 языковая версия в базе ВикиРанк (из рассматриваемых 55 языковых версий Википедии).
Данные по состоянию на 1 ноября 2023 года.
| Лучшая позиция | Китайский: №348 09.2019 |
Глобальный: №40107 08.2019 |
23 апреля 2024 года В многоязычной Википедии пользователи Интернета чаще всего читали статьи на следующие темы: YouTube, Чемпионат Италии по футболу (Серия A), Сёгун, Фоллаут, Facebook, Fallout, Георгий Победоносец, День святого Георгия, Интернационале, ChatGPT.
В китайской Википедии в этот день самыми популярными были статьи: 淚之女王, 921大地震, 不夠善良的我們, 許美靜, 逆天奇案2, 金智媛, 2024年花蓮地震, 背着善宰跑, 破墓, 金秀賢 (男演員).
Проект ВикиРанк предназначен для автоматической относительной оценки статей в разных языковых версиях Википедии. В настоящий момент ВикиРанк позволяет сравнивать более 44 миллионов статей Википедии на 55 языках. Показатели качества статей основаны на резервных копиях Википедии по состоянию на ноябрь 2023. При расчёте популярности учитывались статистические данные статей за последний месяц (октябре 2023 года). При расчете текущей популярности и Интереса Авторов (ИА) статей учитывались данные за октябре 2023 года. Для подсчёта исторических значений популярности и ИА использовались данные с 2001 по 2023 гг... Подробнее
$$Качество=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(63.97+40.82+16.67+83.33+64.7)$$
где:
Результат расчётов может несколько отличаться из-за округленных значений нормированных показателей
