Der Artikel „徐錦煬遇襲事件“ in der chinesischen Wikipedia hat 41.8 Punkte für Qualität (Stand: 1. Juli 2025). Der Artikel enthält 40 Referenzen und 4 Abschnitte. Der Artikel enthält auch Vorlagen, die auf Qualitätsmängel hinweisen, daher wurde seine Bewertung um 2,2 Punkte verringert.
Seit der Erstellung des Artikels „徐錦煬遇襲事件“ wurde sein Inhalt von 32 registrierten Benutzern der chinesischen Wikipedia verfasst und von 32 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel wird 361 Mal in der chinesischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 361 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. 6371 08.2019 |
Global: Nr. 247411 08.2019 |
Am 7. Oktober 2025 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Ed Gein, Ilse Koch, Lizzie Borden, Anthony Perkins, Monster/Staffel 3, Greta Thunberg, Richard Speck, Psycho, ChatGPT, Charlie Hunnam.
In der chinesischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: 顏正國, 譚至剛, 高市早苗, 關淑怡, 左孝虎, 許願吧，精靈, 好小子 (1986年電影), 许我耀眼, 陳崇榮, 風林火山 (2025年電影).
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
