L'articolo “古筆” nella Wikipedia in giapponese ha 31.9 punti per la qualità (al 1 luglio 2025). L'articolo contiene 28 riferimenti e 11 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo “古筆”, il suo contenuto è stato scritto da 11 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 11 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 105 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 105 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. 259006 07.2020 |
Globale: N. 1801318 07.2020 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 77239 02.2019 |
Globale: N. 1576511 11.2008 |
Il 10 marzo 2026 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Iran, Mojtaba Khamenei, Enhypen, Ali Khamenei, Stretto di Hormuz, Jeffrey Epstein, attacco israelo-statunitense all'Iran del 2026, World Baseball Classic 2026, Donald Trump, World Baseball Classic.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: 周東佑京, 警察庁長官狙撃事件, 谷原七音, 東日本大震災, オンドジェイ・サトリア, The GazettE, 金丸夢斗, 髙橋宏斗, ワールド・ベースボール・クラシック, チェコ.
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
