L'articolo "錦の袈裟" nella Wikipedia in giapponese ha 8.1 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 1 riferimenti e 7 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "錦の袈裟", il suo contenuto è stato scritto da 10 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 10 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 96 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 96 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. 146678 01.2017 |
Globale: N. 1082154 01.2017 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 31658 01.2021 |
Globale: N. 839616 09.2008 |
Il 3 novembre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: elezioni presidenziali negli Stati Uniti d'America del 2024, Kamala Harris, Donald Trump, Campionato mondiale di Formula 1 2024, The Substance, Kemi Badenoch, morti nel 2024, Elon Musk, Venom: The Last Dance, Max Verstappen.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: 三浦大輔, 横浜DeNAベイスターズ, 南場智子, 渡部篤郎, 竹内まりや, 藤原道長, 松村謙三 (実業家), 西田篤史, 三条天皇, ディー・エヌ・エー.
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
