L'articolo “5GAP” nella Wikipedia in giapponese ha 16.9 punti per la qualità (al 1 luglio 2025). L'articolo contiene 12 riferimenti e 11 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo “5GAP”, il suo contenuto è stato scritto da 61 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 61 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 103 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 103 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. 4469 01.2021 |
Globale: N. 96238 01.2021 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 5640 10.2008 |
Globale: N. 226409 10.2008 |
Il 16 marzo 2026 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Premi Oscar 2026, Michael B. Jordan, I peccatori, Jessie Buckley, Paul Thomas Anderson, Sean Penn, Una battaglia dopo l'altra, Amy Madigan, Hamnet, Timothée Chalamet.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: 小泉八雲, 同志社国際中学校・高等学校, 若嶋津六夫, 伊藤大海 (野球), 高橋成美, 井端弘和, 太田裕二, ワールド・ベースボール・クラシック, 高田みづえ, 尾崎将司.
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
