Статья "格瑞那達 (消歧義)" в Китайской Википедии имеет 0.2 баллов за качество (по состоянию на 1 августа 2024 года).
В июле 2024 статья "格瑞那達 (消歧義)" была редактирована 1 авторами в китайской Википедии и исправлялась 1 авторами во всех языковых версиях.
С момента создания статьи "格瑞那達 (消歧義)" ее содержимое было создано 4 зарегистрированными пользователями китайской Википедии и редактировано 4 зарегистрированными пользователями Википедии во всех языковых версиях.
Эта статья цитируется 2 раз в китайской Википедии и цитируется 2 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 августа 2024 года.
| Лучшая позиция | Китайский: №391900 10.2022 |
Глобальный: №6411673 10.2022 |
| Лучшая позиция | Китайский: №9298 12.2004 |
Глобальный: №353262 12.2004 |
12 ноября 2024 года В многоязычной Википедии пользователи Интернета чаще всего читали статьи на следующие темы: Дональд Трамп, Марко Рубио, Илон Маск, Сон Чжэ Рим, Президентские выборы в США в 2024 году, Меган Фокс, Мелания Трамп, Гладиатор 2, ChatGPT, Список умерших в 2024 году.
В китайской Википедии в этот день самыми популярными были статьи: 影后 (電視劇), 宋再臨, 破·地獄, 林廷憶, 璩美鳳, 馬可·魯比歐, 永夜星河, 詹懷雲, 唐納·川普, 楊謹華.
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 август 2024. При расчёте популярности учитывались статистические данные статей за последний месяц (июле 2024 года). При расчете текущей популярности и Интереса Авторов (ИА) статей учитывались данные за июле 2024 года. Для подсчёта исторических значений популярности и ИА использовались данные с 2001 по 2023 гг... Подробнее
$$Качество=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(0.77+0+0+0+0)$$
где:
Результат расчётов может несколько отличаться из-за округленных значений нормированных показателей
