L'articolo "指原の乱" nella Wikipedia in giapponese ha 22.3 punti per la qualità (al 1 novembre 2023). L'articolo contiene 22 riferimenti e 11 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "指原の乱", il suo contenuto è stato scritto da 21 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 21 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 91 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 91 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 novembre 2023 (inclusa la cronologia delle revisioni e le visualizzazioni di pagina degli anni precedenti).
| Miglior Rango | giapponese: N. 7006 11.2013 |
Globale: N. 125048 11.2013 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 1237 01.2014 |
Globale: N. 118825 01.2014 |
Il 21 agosto 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Kamala Harris, Alain Delon, Barack Obama, Jennifer Lopez, Alien: Romulus, Black Myth: Wukong, Ben Affleck, İlkay Gündoğan, morti nel 2024, Douglas Emhoff.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: 田中敦子 (声優), 中村中, 山本量子, 田中光 (声優), 斎藤元彦, 福岡商業施設女性刺殺事件, 小泉進次郎, 積水ハウス地面師詐欺事件, 関東第一高等学校, ファーストサマーウイカ.
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 novembre 2023. Nel calcolare la popolarità attuale e l'intelligenza artificiale degli articoli sono stati presi in considerazione i dati del ottobre 2023. 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
