L'articolo "KNH神林農事放送局" nella Wikipedia in giapponese ha 8.8 punti per la qualità (al 1 novembre 2023). L'articolo contiene 0 riferimenti e 8 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "KNH神林農事放送局", il suo contenuto è stato scritto da 14 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 14 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 5 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 5 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. 441429 02.2012 |
Globale: N. 3463777 02.2012 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 10167 06.2017 |
Globale: N. 468090 06.2017 |
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
