L'articolo “Devil's Proof” nella Wikipedia in giapponese ha 25.8 punti per la qualità (al 1 luglio 2025). L'articolo contiene 14 riferimenti e 6 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo “Devil's Proof”, 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 3 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 3 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. 253958 08.2021 |
Globale: N. 1851648 08.2021 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 122704 02.2025 |
Globale: N. 2162808 02.2025 |
Il 10 febbraio 2026 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Jeffrey Epstein, Ghislaine Maxwell, Ilia Malinin, Bad Bunny, XXV Giochi olimpici invernali, Epstein files, Jutta Leerdam, Jake Paul, Porto Rico, Little Saint James.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: 羽賀研二, 神尾楓珠, 村瀬心椛, 平手友梨奈, 田中理佐, 建国記念の日, 安野貴博, 神木隆之介, 高市早苗, 髙木美帆.
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
