Artykuł „十大傑出衣著人士頒獎典禮“ w chińskiej Wikipedii posiada 26.8 punktów za jakość (stan na 1 lipca 2025 roku). Artykuł zawiera, oprócz innych wskaźników, 19 referencji oraz 2 sekcji.
Od czasu utworzenia artykułu "十大傑出衣著人士頒獎典禮" jego treść była napisana przez 9 zarejestrowanych użytkowników chińskiej Wikipedii oraz edytowana przez 9 zarejestrowanych użytkowników Wikipedii we wszystkich wersjach jézykowych.
Ten artykuł jest cytowany 10 razy w chińskiej Wikipedii oraz cytowany 10 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 lipca 2025 roku.
| Najlepsza pozycja | Chiński: Nr 4939 01.2017 |
Globalny: Nr 240359 01.2017 |
| Najlepsza pozycja | Chiński: Nr 20775 02.2022 |
Globalny: Nr 973591 01.2017 |
W dniu 9 grudnia 2025 roku w wielojęzycznej Wikipedii internauci najczęściej czytali artykuły na następujące tematy: Stranger Things, Mistrzostwa Świata w Piłce Nożnej 2026, Lando Norris, Millie Bobby Brown, Sean Combs, To: Witajcie w Derry, ChatGPT, Zwierzogród 2, zmarli w roku 2025, Cassie.
W chińskiej Wikipedii najbardziej popularnymi artykułami w tym dniu były: 越南屠夫事件, CORTIS, 方國珊, 白天辉, 习近平, 認罪之罪, 王洪文, 動物方城市2, 趙雨凡, 宏福苑大火.
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 lipiec 2025). Przy obliczaniu popularności uwzględniono statystyki artykułów za ostatni miesiąc (w czerwcu 2025 roku). Przy obliczaniu aktualnej popularności oraz Zainteresowania Autorów (ZA) artykułów uwzględniono dane za czerwcu 2025 roku. Dla wartości historycznych popularności oraz ZA zostały wykorzystane dane z lat 2001-2025... Więcej informacji
$$Jakość=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(26.82+18.81+0+16.67+71.8)$$
gdzie:
Wynik obliczeń może być nieco rozbieżny, ponieważ wartości znormalizowanych wskaźników zostały zaokrąglone
