L'articolo "歩兵第14連隊" nella Wikipedia in giapponese ha 17.3 punti per la qualità (al 1 novembre 2023). L'articolo contiene 12 riferimenti e 6 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "歩兵第14連隊", il suo contenuto è stato scritto da 13 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 13 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 70 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 70 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. 204725 12.2018 |
Globale: N. 1557065 12.2018 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 12175 06.2020 |
Globale: N. 376981 05.2009 |
Il 28 aprile 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: YouTube, Fallout, Facebook, Baby Reindeer, Challengers, Premier League, Fallout, morti nel 2024, La regina delle lacrime, Arsenal Football Club.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: 亀井亜紀子 (政治家), 酒井菜摘, 吉田羊, 舘ひろし, 亀井久興, 岡部たかし, 宮澤博行, 松平健, つばさの党, 藤原道隆.
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
