L'articolo "函館の女" nella Wikipedia in giapponese ha 9.2 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 4 riferimenti e 5 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "函館の女", il suo contenuto è stato scritto da 41 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 41 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 50 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 50 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. 123273 11.2010 |
Globale: N. 827920 11.2010 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 18190 02.2015 |
Globale: N. 716926 09.2014 |
Il 19 novembre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Mike Tyson, Elon Musk, MGM-140 ATACMS, Il gladiatore II, giornata internazionale dell'uomo, UEFA Nations League 2024-2025, Donald Trump, Jake Paul, Jon Jones, morti nel 2024.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: 高畑充希, 岡田将生, 谷川俊太郎, こっちのけんと, 立花孝志, 鈴木唯, 斎藤元彦, 片岡京子, 奥谷謙一, 鈴木紗理奈.
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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I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
