L'articolo "安奈" nella Wikipedia in giapponese ha 8.6 punti per la qualità (al 1 novembre 2023). L'articolo contiene 2 riferimenti e 7 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "安奈", il suo contenuto è stato scritto da 17 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 17 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 131 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 131 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. 68870 11.2012 |
Globale: N. 547042 11.2012 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 11363 12.2009 |
Globale: N. 367826 12.2009 |
Il 4 giugno 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Kylian Mbappé, Claudia Sheinbaum, ChatGPT, protesta di piazza Tienanmen, Jannik Sinner, YouTube, campionato europeo di calcio 2024, 4 giugno, Carlos Alcaraz, Real Madrid CF.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: 六四天安門事件, 巻島直樹, 増山江威子, 近藤芳正, 唐牛健太郎, HY (バンド), 彬子女王, 先天盲からの回復, 笹生優花, 南波雅俊.
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
