L'articolo "壬申戸籍" nella Wikipedia in giapponese ha 22.5 punti per la qualità (al 1 novembre 2023). L'articolo contiene 10 riferimenti e 15 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "壬申戸籍", il suo contenuto è stato scritto da 38 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 38 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 122 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 122 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. 626 02.2019 |
Globale: N. 26866 02.2019 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 4507 10.2003 |
Globale: N. 58963 10.2003 |
Il 22 maggio 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Ademola Lookman, Atalanta Bergamasca Calcio, Toni Kroos, Gian Piero Gasperini, Bayer 04 Leverkusen Fußball, international recognition of the State of Palestine, UEFA Europa League, Ebrahim Raisi, Palestina, YouTube.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: 中尾彬, 古谷徹, 池波志乃, 袴田事件, 光原エミカ, 江守徹, 小山茉美, 林田理沙, 袴田巌, 井上和彦 (声優).
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
