L'articolo "東京人壽" nella Wikipedia in cinese ha 55.6 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 37 riferimenti e 12 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "東京人壽", il suo contenuto è stato scritto da 16 utenti registrati di Wikipedia in cinese e modificato da 16 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 89 volte nella Wikipedia in cinese e citato 89 volte in tutte le lingue.
Il grado di interesse degli autori più alto dal 2001:/p>
Il grado di popolarità più alto dal 2008:
C'è 1 versione linguistica per questo articolo nel database WikiRank (delle 55 edizioni linguistiche di Wikipedia considerate).
La valutazione della qualità e della popolarità si basava sui dump di Wikipedia del 1 agosto 2024 (inclusa la cronologia delle revisioni e le visualizzazioni di pagina degli anni precedenti).
| Miglior Rango | cinese: N. 6408 02.2021 |
Globale: N. 232246 02.2021 |
Il 19 maggio 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Eurovision Song Contest 2025, papa Leone XIV, Nicușor Dan, Johannes Pietsch, Joe Biden, elezioni presidenziali in Romania del 2025, Mission: Impossible, Final Destination Bloodlines, Elezioni presidenziali in Polonia del 2025, Mission: Impossible - The Final Reckoning.
Nella Wikipedia in cinese gli articoli più popolari quel giorno erano: 2025年武汉硚口区枪杀案, 北投士林科技園區, 黃仁勳, 折腰, 林昶佐, 藏海传, 機智住院醫生生活, 方威捷 (演员), 陳奕迅, 刑偵12.
Il progetto è finalizzato alla valutazione relativa automatica degli articoli nelle diverse versioni linguistiche di Wikipedia. Al momento il servizio permette di confrontare oltre 44 milioni di articoli di Wikipedia in 55 lingue. I punteggi di qualità degli articoli si basano sui dump di Wikipedia del agosto 2024. Nel calcolare la popolarità attuale e l'intelligenza artificiale degli articoli sono stati presi in considerazione i dati del luglio 2024. Per i valori storici di popolarità e AI WikiRank ha utilizzato dati dal 2001 al 2023... More information
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I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
