Artykuł "陈奉 (明朝宦官)" w chińskiej Wikipedii posiada 5.5 punktów za jakość (stan na 1 sierpnia 2024 roku). Artykuł zawiera, oprócz innych wskaźników, 0 referencji oraz 3 sekcji.
Od czasu utworzenia artykułu "陈奉 (明朝宦官)" jego treść była napisana przez 4 zarejestrowanych użytkowników chińskiej Wikipedii oraz edytowana przez 4 zarejestrowanych użytkowników Wikipedii we wszystkich wersjach jézykowych.
Ten artykuł jest cytowany 9 razy w chińskiej Wikipedii oraz cytowany 9 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 412841 12.2023 |
Globalny: Nr 6167494 12.2023 |
| Najlepsza pozycja | Chiński: Nr 43730 09.2018 |
Globalny: Nr 1942135 06.2010 |
W dniu 13 kwietnia 2025 roku w wielojęzycznej Wikipedii internauci najczęściej czytali artykuły na następujące tematy: Niedziela Palmowa, Czarne lustro, Rory McIlroy, ChatGPT, Alexander Volkanovski, Minecraft: Film, Paddy Pimblett, Dojrzewanie, lista odcinków serialu Czarne lustro, Diego Lopes.
W chińskiej Wikipedii najbardziej popularnymi artykułami w tym dniu były: 您辛苦了, 機智住院醫生生活, 2025年亞洲羽毛球錦標賽, 中年好聲音3, 惡緣, 賴慧如, 三命, 科切拉音乐节, 奪命提示, 小娘惹之翡翠山.
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
$$Jakość=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(2.41+0+0+25+0)$$
gdzie:
Wynik obliczeń może być nieco rozbieżny, ponieważ wartości znormalizowanych wskaźników zostały zaokrąglone
