L'articolo "備前長船刀剣博物館" nella Wikipedia in giapponese ha 36.2 punti per la qualità (al 1 luglio 2025). L'articolo contiene 51 riferimenti e 11 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "備前長船刀剣博物館", il suo contenuto è stato scritto da 28 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 28 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 33 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 33 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 luglio 2025 (inclusa la cronologia delle revisioni e le visualizzazioni di pagina degli anni precedenti).
| Miglior Rango | giapponese: N. 90272 02.2015 |
Globale: N. 793543 08.2012 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 9181 10.2015 |
Globale: N. 243186 08.2007 |
Il 12 agosto 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Cristiano Ronaldo, Mercoledì, Georgina Rodríguez, ChatGPT, Weapon, Jenna Ortega, morti nel 2025, Taylor Swift, Miguel Uribe Turbay, UEFA Champions League 2025-2026.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: 日本航空123便墜落事故, 坂本九, 二階堂ふみ, カズレーザー, 北原遥子, やなせたかし, 柏木由紀子, 大竹七未, 大島花子, 舞坂ゆき子.
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 luglio 2025. Nel calcolare la popolarità attuale e l'intelligenza artificiale degli articoli sono stati presi in considerazione i dati del giugno 2025. Per i valori storici di popolarità e AI WikiRank ha utilizzato dati dal 2001 al 2025... More information
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I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
