Artykuł "林思宇" w chińskiej Wikipedii posiada 24.7 punktów za jakość (stan na 1 listopada 2023 roku). Artykuł zawiera, oprócz innych wskaźników, 1 referencji oraz 19 sekcji. Artykuł zawiera również szablon wad jakośćiowych, który obniża ocenę jakośći.
Od czasu utworzenia artykułu "林思宇" jego treść była napisana przez 81 zarejestrowanych użytkowników chińskiej Wikipedii oraz edytowana przez 81 zarejestrowanych użytkowników Wikipedii we wszystkich wersjach jézykowych.
Ten artykuł jest cytowany 134 razy w chińskiej Wikipedii oraz cytowany 134 razy we wszystkich wersjach językowych.
Najwyższe zainteresowanie autorów od 2001 roku:
Najwyższa popularność w rankingu od 2008 roku:
Dla danego artykułu znaleziona 1 wersja językowa w bazie danych WikiRank (z 55 rozpatrywanych wersji językowych Wikipedii).
Dane z dnia 1 listopada 2023 roku.
| Najlepsza pozycja | Chiński: Nr 215 05.2019 |
Globalny: Nr 29436 05.2019 |
W dniu 23 kwietnia 2024 roku w wielojęzycznej Wikipedii internauci najczęściej czytali artykuły na następujące tematy: YouTube, Serie A, Szōgun, Fallout, Facebook, Fallout, Święty Jerzy, Dzień Świętego Jerzego, Inter Mediolan, ChatGPT.
W chińskiej Wikipedii najbardziej popularnymi artykułami w tym dniu były: 淚之女王, 921大地震, 不夠善良的我們, 許美靜, 逆天奇案2, 金智媛, 2024年花蓮地震, 背着善宰跑, 破墓, 金秀賢 (男演員).
Projekt WikiRank jest przeznaczony do automatycznej względnej oceny artykułów w różnych wersjach językowych Wikipedii. Obecnie WikiRank pozwala porównywać ponad 44 mln artykułów Wikipedii w 55 językach. Wskaźniki jakośći artykułu są oparte na kopii zapasowej Wikipedia (stan na listopad 2023). Przy obliczaniu popularności uwzględniono statystyki artykułów za ostatni miesiąc (w październiku 2023 roku). Przy obliczaniu aktualnej popularności oraz Zainteresowania Autorów (ZA) artykułów uwzględniono dane za październiku 2023 roku. Dla wartości historycznych popularności oraz ZA zostały wykorzystane dane z lat 2001-2023... Więcej informacji
$$Jakość=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(25.1+1.02+0+100+4.12)-1.3$$
gdzie:
Wynik obliczeń może być nieco rozbieżny, ponieważ wartości znormalizowanych wskaźników zostały zaokrąglone
