L'articolo "シュマッツ" nella Wikipedia in giapponese ha 24.6 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 17 riferimenti e 4 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "シュマッツ", il suo contenuto è stato scritto da 5 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 5 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 1 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 1 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 agosto 2024 (inclusa la cronologia delle revisioni e le visualizzazioni di pagina degli anni precedenti).
| Miglior Rango | giapponese: N. 414377 02.2024 |
Globale: N. 3383932 02.2024 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 8694 10.2020 |
Globale: N. 340785 10.2020 |
Il 23 agosto 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Kamala Harris, Mike Lynch, Robert F. Kennedy, Jr., Alain Delon, Alien: Romulus, İlkay Gündoğan, Black Myth: Wukong, Cristiano Ronaldo, Shyamala Gopalan, morti nel 2024.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: 京都国際中学校・高等学校, 斎藤元彦, となりのトトロ, 小牧憲継, 渡邊渚, 日髙のり子, 積水ハウス地面師詐欺事件, 田中敦子 (声優), 坂本千夏, 重定知佳.
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 agosto 2024. Nel calcolare la popolarità attuale e l'intelligenza artificiale degli articoli sono stati presi in considerazione i dati del luglio 2024. Per i valori storici di popolarità e AI WikiRank ha utilizzato dati dal 2001 al 2023... More information
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dove:
I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
