O artigo “黃捷罷免案” na Wikipédia em chinês tem 85.6 pontos para qualidade (em 1º de julho de 2025). O artigo contém 104 referências e 20 seções.
Em junho de 2025 o artigo “黃捷罷免案” foi editado por 4 autores na Wikipédia em chinês (2745º lugar) e escrito por 4 autores em todos os idiomas.
Desde a criação do artigo “黃捷罷免案”, seu conteúdo foi escrito por 67 usuários cadastrados na Wikipédia em chinês e editado por 67 usuários registrados da Wikipédia em todos os idiomas.
O artigo é citado 168 vezes na Wikipédia em chinês e citado 168 vezes em todos os idiomas.
A classificação mais alta de interesse dos autores em 2001:
A classificação de popularidade mais alta de 2008:
Há uma versão em um idioma para este artigo no banco de dados WikiRank (das 55 edições em idiomas da Wikipédia consideradas).
A avaliação de qualidade e popularidade foi baseada em despejos da Wikipedia de 1º de julho de 2025 (incluindo histórico de revisões e visualizações de página de anos anteriores).
| Melhor Posição | chinês: Nº 217 02.2021 |
Global: Nº 27192 02.2021 |
Em 9 de dezembro de 2025, na Wikipédia multilíngue, os usuários da Internet leem com mais frequência artigos sobre os seguintes tópicos: Stranger Things, Copa do Mundo FIFA de 2026, Lando Norris, Millie Bobby Brown, Diddy, It: Welcome to Derry, ChatGPT, Zootopia 2, mortes em 2025, Cassie.
Na Wikipédia em chinês, os artigos mais populares naquele dia foram: 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.
O projeto destina-se à avaliação relativa automática dos artigos nas diversas versões linguísticas da Wikipédia. No momento, o serviço permite comparar mais de 44 milhões de artigos da Wikipédia em 55 idiomas. Os índices de qualidade dos artigos são baseados em despejos da Wikipédia de julho de 2025. Ao calcular a popularidade atual e a IA dos artigos, foram levados em consideração os dados de junho de 2025. Para valores históricos de popularidade e AI, o WikiRank usou dados de 2001 a 2025... Mais Informações
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onde:
Os resultados dos cálculos podem ser ligeiramente diferentes devido aos valores arredondados das métricas normalizadas nas fórmulas
