L'articolo "変形!ヘンケイ!トランスフォーマー (漫画)" nella Wikipedia in giapponese ha 9.3 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 1 riferimenti e 10 sezioni. L'articolo contiene anche un modello di difetti di qualità, che riduce il punteggio di qualità.
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L'articolo è citato 251 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 251 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. 115160 06.2009 |
Globale: N. 652814 06.2009 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 4941 11.2008 |
Globale: N. 209282 11.2008 |
Il 12 novembre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Donald Trump, Marco Rubio, Elon Musk, Song Jae-rim, elezioni presidenziali negli Stati Uniti d'America del 2024, Megan Fox, Melania Trump, Il gladiatore II, ChatGPT, morti nel 2024.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: 福田和子, 玉木雄一郎, 松山刑務所事件, 松山ホステス殺害事件, 八代亜紀, 小泉深雪, 穐田誉輝, 岩城直也, 九里亜蓮, Perfume.
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
$$Qualità=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(13.25+0.37+0+32.26+2.82)-0.49$$
dove:
I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
