L'articolo "緋牡丹博徒シリーズ" nella Wikipedia in giapponese ha 41 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 119 riferimenti e 9 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "緋牡丹博徒シリーズ", il suo contenuto è stato scritto da 24 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 24 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 102 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 102 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. 3214 02.2015 |
Globale: N. 92283 05.2020 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 4795 12.2014 |
Globale: N. 262431 12.2014 |
Il 20 febbraio 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Papa Francesco, Elon Musk, Donald Trump, Zero Day, UEFA Champions League 2024-2025, killing of Gabby Petito, Kylian Mbappé, UEFA Champions League, ChatGPT, Volodimir Zelens'kij.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: つば九郎, 清水美依紗, 伊藤詩織, 大江麻理子, Null, ひょうろく, 寺西拓人, 妃海風, 大森元貴, Milet.
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
