Der Artikel „京绍高速动车组列车“ in der chinesischen Wikipedia hat 16.9 Punkte für Qualität (Stand: 1. Juli 2025). Der Artikel enthält 2 Referenzen und 6 Abschnitte.
Im Juni 2025 wurde der Artikel „京绍高速动车组列车“ von 1 Autoren in der chinesischen Wikipedia bearbeitet und von 1 Autoren in allen Sprachen verfasst.
Seit der Erstellung des Artikels „京绍高速动车组列车“ wurde sein Inhalt von 6 registrierten Benutzern der chinesischen Wikipedia verfasst und von 6 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel wird 458 Mal in der chinesischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 458 Mal zitiert.
Der höchste Autoreninteresse-Rang aus dem Jahr 2001:
Der höchste Beliebtheitsrang aus dem Jahr 2008:
Es gibt 1 Sprachversion für diesen Artikel in der WikiRank-Datenbank (von den berücksichtigten 55 Wikipedia-Sprachausgaben).
Die Qualitäts- und Beliebtheitsbewertung basierte auf Wikipedia-Dumps vom 1. Juli 2025 (einschließlich Revisionsverlauf und Seitenaufrufe für frühere Jahre).
| Bester Rang | Chinesische: Nr. 315293 06.2025 |
Global: Nr. 4442887 06.2025 |
| Bester Rang | Chinesische: Nr. 20084 11.2021 |
Global: Nr. 990133 04.2018 |
Am 12. August 2025 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Cristiano Ronaldo, Wednesday, Georgina Rodríguez, ChatGPT, Weapons, Jenna Ortega, Nekrolog 2025, Taylor Swift, Miguel Uribe Turbay, UEFA Champions League 2025/26.
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Das Projekt dient der automatischen relativen Auswertung der Artikel in den verschiedenen Sprachversionen von Wikipedia. Derzeit ermöglicht der Dienst den Vergleich von über 44 Millionen Wikipedia-Artikeln in 55 Sprachen. Die Qualitätsbewertung von Artikeln basiert auf Wikipedia-Dumps vom Juli 2025. Bei der Berechnung der aktuellen Popularität und des Interesses der Autoren an Artikeln wurden Daten vom Juni 2025 berücksichtigt. Für historische Werte der Popularität und des Autoreninteresses verwendete WikiRank Daten von 2001 bis 2025... Mehr Informationen
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Die Ergebnisse der Berechnungen können aufgrund gerundeter Werte normalisierter Metriken in Formeln geringfügig abweichen
