L'articolo "黒井悌次郎" nella Wikipedia in giapponese ha 21.7 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 23 riferimenti e 6 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "黒井悌次郎", il suo contenuto è stato scritto da 27 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 27 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 40 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 40 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. 128046 12.2011 |
Globale: N. 923126 12.2011 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 9249 10.2015 |
Globale: N. 355943 03.2007 |
Il 2 marzo 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Volodimir Zelens'kij, Elon Musk, Gene Hackman, Premi Oscar 2025, Donald Trump, J. D. Vance, Bob Dylan, The Brutalist, Michelle Trachtenberg, Papa Francesco.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: みのもんた, 蔦屋重三郎, 松岡俊介, 瀬川, J・D・ヴァンス, 小芝風花, YOU (タレント), ジャーボンテイ・デービス, 福島弓子, 検校.
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
