L'articolo "松山猛" nella Wikipedia in giapponese ha 8.1 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 1 riferimenti e 8 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "松山猛", 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 139 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 139 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. 8734 02.2023 |
Globale: N. 102669 10.2009 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 21994 11.2017 |
Globale: N. 778014 07.2008 |
Il 12 settembre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: attentati dell'11 settembre 2001, Alberto Fujimori, Kamala Harris, Taylor Swift, Jared Isaacman, Chappell Roan, Beetlejuice - Spiritello porcello, morti nel 2024, James Earl Jones, Katy Perry.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: 斎藤元彦, 秋信守, 高市早苗, 星新一, 松澤匠, アルベルト・フジモリ, 小泉進次郎, 松村謙三 (実業家), エリック・ロビンソン, MIKIKO.
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
