Artikel "全球反極權大遊行" in der chinesischen Wikipedia hat 91.9 Punkte für Qualität (Stand 1. Juli 2025). Der Artikel enthält 242 Referenzen und 27 Abschnitte.
Seit der Erstellung des Artikels "全球反極權大遊行" wurde sein Inhalt von 46 registrierten Benutzern der chinesischen Wikipedia verfasst und von 46 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel wird 381 Mal in der chinesischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 381 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. 7504 10.2019 |
Global: Nr. 286436 10.2019 |
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.
In der chinesischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: 朱由𣜬, 林岱樺, 林逸欣, 江油未成年人欺凌事件, 鬼滅之刃, 黃士修, 鬼滅之刃角色列表, 锦月如歌, 2025年亞洲盃籃球賽, 鬼滅之刃劇場版 無限城篇.
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
$$Qualität=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(100+100+100+100+59.49)$$
where:
Die Ergebnisse der Berechnungen können aufgrund gerundeter Werte normalisierter Metriken in Formeln geringfügig abweichen
