L'articolo "少将内侍" nella Wikipedia in giapponese ha 1 punti per la qualità (al 1 agosto 2024).
Dalla creazione dell'articolo "少将内侍", il suo contenuto è stato scritto da 4 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 4 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 1 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 1 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. 327648 12.2011 |
Globale: N. 2520067 12.2011 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 39560 12.2011 |
Globale: N. 864936 12.2011 |
Il 26 ottobre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Ilia Topuria, Lyle and Erik Menendez, Hans-Dieter Flick, Venom: The Last Dance, El Clásico, elezioni presidenziali negli Stati Uniti d'America del 2024, Khamzat Chimaev, BRICS, Max Holloway, Shohei Otani.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: フレディ・フリーマン, 有原航平, 土谷正実, 参政党, 松村謙三 (実業家), アーロン・ジャッジ, 船井電機, 大谷翔平, トミー・エドマン, 田中賢介.
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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dove:
I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
