L'articolo "源豊宗" nella Wikipedia in giapponese ha 15.4 punti per la qualità (al 1 novembre 2023). L'articolo contiene 10 riferimenti e 6 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "源豊宗", il suo contenuto è stato scritto da 18 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 18 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 36 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 36 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. 366700 07.2008 |
Globale: N. 2316439 07.2008 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 35086 03.2022 |
Globale: N. 779578 07.2008 |
Il 25 giugno 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: campionato europeo di calcio 2024, Julian Assange, campionato europeo di calcio, campionato europeo di calcio 2020, Shifty Shellshock, Copa América 2024, WikiLeaks, YouTube, Inside Out 2, House of the Dragon.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: O・J・シンプソン事件, O・J・シンプソン, 西野カナ, 若葉竜也, 石丸伸二, 北川健太郎, 水沢アキ, 間島淳司, 石田ひかり, 堀家一希.
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
