El artículo “西汉列侯列表 (高祖始封功臣侯)” en Wikipedia en chino tiene 40 puntos por calidad (a 1 de julio de 2025). El artículo contiene 0 referencias y 164 secciones.
Desde la creación del artículo “西汉列侯列表 (高祖始封功臣侯)”, , su contenido fue escrito por 17 usuarios registrados de Wikipedia en chino fue editado por 17 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 22 veces en Wikipedia en chino y es citado 22 veces en todos los idiomas.
La clasificación más alta de interés de los autores desde 2001:
El rango de popularidad más alto de 2008:
Hay 1 versión lingüística de este artículo en la base de datos WikiRank (de las 55 ediciones de idiomas consideradas de Wikipedia).
La evaluación de calidad y popularidad se basó en volcados de Wikipedia del 1 de julio de 2025 (incluido el historial de revisiones y las páginas vistas de años anteriores).
| Mejor rango | chino: Nº 46937 01.2013 |
Global: Nº 1336382 01.2013 |
| Mejor rango | chino: Nº 7320 05.2011 |
Global: Nº 518057 05.2011 |
El 9 de diciembre de 2025 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Stranger Things, Copa Mundial de Fútbol de 2026, Lando Norris, Millie Bobby Brown, Sean Combs, It: Welcome to Derry, ChatGPT, Zootopia 2, muertes en 2025, Cassie.
En Wikipedia en chino los artículos más populares de ese día fueron: 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.
El proyecto está destinado a la evaluación relativa automática de los artículos en las distintas versiones lingüísticas de Wikipedia. Actualmente, el servicio permite comparar más de 44 millones de artículos de Wikipedia en 55 idiomas. Los niveles de calidad de los artículos se basan en volcados de Wikipedia de julio de 2025. Al calcular la popularidad actual y la IA de los artículos, se tuvieron en cuenta los datos de junio de 2025. Para los valores históricos de popularidad y AI WikiRank utilizó datos de 2001 a 2025... Más información
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dónde:
Los resultados de los cálculos pueden ser ligeramente diferentes debido a los valores redondeados de las métricas normalizadas en las fórmulas
