Artykuł "森林大帝" w chińskiej Wikipedii posiada 14.5 punktów za jakość (stan na 1 sierpnia 2024 roku). Artykuł zawiera, oprócz innych wskaźników, 2 referencji oraz 5 sekcji.
Od czasu utworzenia artykułu "森林大帝" jego treść była napisana przez 22 zarejestrowanych użytkowników chińskiej Wikipedii oraz edytowana przez 22 zarejestrowanych użytkowników Wikipedii we wszystkich wersjach jézykowych.
Ten artykuł jest cytowany 156 razy w chińskiej Wikipedii oraz cytowany 156 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 sierpnia 2024 roku.
| Najlepsza pozycja | Chiński: Nr 10207 07.2019 |
Globalny: Nr 334207 07.2019 |
| Najlepsza pozycja | Chiński: Nr 1204 10.2009 |
Globalny: Nr 219894 10.2009 |
W dniu 2 marca 2025 roku w wielojęzycznej Wikipedii internauci najczęściej czytali artykuły na następujące tematy: Wołodymyr Zełenski, Elon Musk, Gene Hackman, 97. ceremonia wręczenia Oscarów, Donald Trump, J.D. Vance, Bob Dylan, The Brutalist, Michelle Trachtenberg, Franciszek.
W chińskiej Wikipedii najbardziej popularnymi artykułami w tym dniu były: 方大同, 难哄, 巴哈伊信仰, 家庭計畫 (台灣), 古林睿煬, 林恩宇, 薛凱琪, 死了一個娛樂女記者之後, 弗拉基米尔·泽连斯基, 哪吒之魔童闹海.
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 sierpień 2024). Przy obliczaniu popularności uwzględniono statystyki artykułów za ostatni miesiąc (w lipcu 2024 roku). Przy obliczaniu aktualnej popularności oraz Zainteresowania Autorów (ZA) artykułów uwzględniono dane za lipcu 2024 roku. Dla wartości historycznych popularności oraz ZA zostały wykorzystane dane z lat 2001-2023... Więcej informacji
$$Jakość=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(12.71+2.02+0+41.67+16.16)$$
gdzie:
Wynik obliczeń może być nieco rozbieżny, ponieważ wartości znormalizowanych wskaźników zostały zaokrąglone
