L'articolo "滋慶学園高等学校" nella Wikipedia in giapponese ha 18.3 punti per la qualità (al 1 luglio 2025). L'articolo contiene 10 riferimenti e 6 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "滋慶学園高等学校", il suo contenuto è stato scritto da 3 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 3 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 5 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 5 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 luglio 2025 (inclusa la cronologia delle revisioni e le visualizzazioni di pagina degli anni precedenti).
| Miglior Rango | giapponese: N. 468821 04.2025 |
Globale: N. 4034756 08.2024 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 139096 03.2025 |
Globale: N. 2241027 10.2022 |
Il 12 agosto 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Cristiano Ronaldo, Mercoledì, Georgina Rodríguez, ChatGPT, Weapon, Jenna Ortega, morti nel 2025, Taylor Swift, Miguel Uribe Turbay, UEFA Champions League 2025-2026.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: 日本航空123便墜落事故, 坂本九, 二階堂ふみ, カズレーザー, 北原遥子, やなせたかし, 柏木由紀子, 大竹七未, 大島花子, 舞坂ゆき子.
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 luglio 2025. Nel calcolare la popolarità attuale e l'intelligenza artificiale degli articoli sono stati presi in considerazione i dati del giugno 2025. Per i valori storici di popolarità e AI WikiRank ha utilizzato dati dal 2001 al 2025... More information
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I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
