L'articolo "CROSS SMILEY FRIDAY" nella Wikipedia in giapponese ha 3.5 punti per la qualità (al 1 novembre 2023). L'articolo contiene 0 riferimenti e 4 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "CROSS SMILEY FRIDAY", il suo contenuto è stato scritto da 8 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 8 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 7 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 7 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. 433304 01.2008 |
Globale: N. 3273191 01.2008 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 59253 06.2007 |
Globale: N. 701333 06.2007 |
Il 4 agosto 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Novak Đoković, Giochi della XXXIII Olimpiade, Imane Khelif, Saint Lucia, Carlos Alcaraz, Simone Biles, Usain Bolt, 100 metri piani, medagliati olimpici nel tennis, Deadpool & Wolverine.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: 積水ハウス地面師詐欺事件, 斉藤立, 松山英樹, 和泉式部, 角田大河, テディ・リネール, 村尾三四郎, 眞栄田郷敦, 志田千陽, 地面師たち.
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
