L'articolo “証券不況” nella Wikipedia in giapponese ha 16.9 punti per la qualità (al 1 luglio 2025). L'articolo contiene 9 riferimenti e 13 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo “証券不況”, 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 179 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 179 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. 66939 06.2017 |
Globale: N. 539558 06.2017 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 15240 03.2012 |
Globale: N. 489292 06.2009 |
Il 9 dicembre 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Stranger Things, campionato mondiale di calcio 2026, Lando Norris, Millie Bobby Brown, Sean Combs, It: Welcome to Derry, ChatGPT, Zootropolis 2, morti nel 2025, Cassie.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: 堂上隼人, 濱田太貴, 辰見鴻之介, 中村獅童 (2代目), 松浦慶斗, 井上広大, 知野直人, 平沼翔太, 佐藤直樹 (野球), 濱将乃介.
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
