L'articolo "法研" nella Wikipedia in giapponese ha 23.5 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 12 riferimenti e 5 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "法研", il suo contenuto è stato scritto da 13 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 13 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 78 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 78 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. 304237 04.2010 |
Globale: N. 2221946 02.2010 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 19459 12.2010 |
Globale: N. 532840 01.2010 |
Il 27 novembre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Elisabetta di Baviera, Francesco Giuseppe I d'Austria, Giorno del ringraziamento, UEFA Champions League, Wicked, Il gladiatore II, Elon Musk, ChatGPT, morti nel 2024, Wicked.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: 猪口邦子, 猪口孝, サムデイ (芸能事務所), 竹財輝之助, 藤真美穂, 吉瀬美智子, ブレイク・スネル, ペトロールズ, ブラストワンピース, イ・ジフン.
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
