L'articolo "丹羽慎治" nella Wikipedia in giapponese ha 2.2 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 0 riferimenti e 3 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "丹羽慎治", il suo contenuto è stato scritto da 7 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 7 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 5 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 5 volte in tutte le lingue.
Il grado di interesse degli autori più alto dal 2001:/p>
Il grado di popolarità più alto dal 2008:
C'è 1 versione linguistica per questo articolo nel database WikiRank (delle 55 edizioni linguistiche di Wikipedia considerate).
La valutazione della qualità e della popolarità si basava sui dump di Wikipedia del 1 agosto 2024 (inclusa la cronologia delle revisioni e le visualizzazioni di pagina degli anni precedenti).
| Miglior Rango | giapponese: N. 410050 08.2012 |
Globale: N. 3072041 08.2009 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 23668 07.2009 |
Globale: N. 479767 07.2009 |
Il 15 dicembre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Siria, Bashar al-Assad, Cent'anni di solitudine, Ayrton Senna, Mayotte, Kraven - Il cacciatore, Amad Diallo, Elisabetta di Baviera, Uno Rosso, morti nel 2024.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: 藤原道長, 紫式部, 栗原玲児, 栗原はるみ, 平忠常の乱, 蔦屋重三郎, 第22回NHK紅白歌合戦, 八木莉可子, 渡辺謙, 更級日記.
Il progetto è finalizzato alla valutazione relativa automatica degli articoli nelle diverse versioni linguistiche di Wikipedia. Al momento il servizio permette di confrontare oltre 44 milioni di articoli di Wikipedia in 55 lingue. I punteggi di qualità degli articoli si basano sui dump di Wikipedia del agosto 2024. Nel calcolare la popolarità attuale e l'intelligenza artificiale degli articoli sono stati presi in considerazione i dati del luglio 2024. Per i valori storici di popolarità e AI WikiRank ha utilizzato dati dal 2001 al 2023... More information
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I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
