L'articolo "江戸前" nella Wikipedia in giapponese ha 19.6 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 11 riferimenti e 7 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "江戸前", il suo contenuto è stato scritto da 21 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 21 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 71 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 71 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. 43022 12.2009 |
Globale: N. 306227 12.2009 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 8067 03.2013 |
Globale: N. 183657 12.2005 |
Il 20 dicembre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Magdeburgo, Mufasa - Il re leone, Elon Musk, Caso degli stupri di Mazan, Gisèle Pelicot, Superman, Ayrton Senna, Isack Hadjar, morti nel 2024, David Corenswet.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: ホーム・アローン2, マコーレー・カルキン, ホーム・アローン, 渡邉恒雄, マシロ, 坂東龍汰, 星野真里, 藤田真央, 松山千春, 冬至.
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
