L'articolo "ALL ROADS LEAD to HOKKAIDO!" nella Wikipedia in giapponese ha 12.2 punti per la qualità (al 1 novembre 2023). L'articolo contiene 5 riferimenti e 6 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "ALL ROADS LEAD to HOKKAIDO!", il suo contenuto è stato scritto da 4 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 4 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 57 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 57 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 novembre 2023 (inclusa la cronologia delle revisioni e le visualizzazioni di pagina degli anni precedenti).
| Miglior Rango | giapponese: N. 609616 11.2020 |
Globale: N. 4665479 11.2020 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 33906 03.2017 |
Globale: N. 871815 04.2017 |
Il 6 maggio 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Bernard Hill, YouTube, Eurovision Song Contest 2024, Lando Norris, Anne Hathaway, Facebook, Nicholas Galitzine, ChatGPT, The Idea of You, morti nel 2024.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: 井上尚弥, ルイス・ネリ, 武居由樹, ボクシング現王者一覧, 寿美花代, 高島忠夫, 井上拓真, ジェイソン・モロニー, ユーリ阿久井政悟, 石田匠.
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 novembre 2023. Nel calcolare la popolarità attuale e l'intelligenza artificiale degli articoli sono stati presi in considerazione i dati del ottobre 2023. 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
