L'articolo "神戸らんぷ亭" nella Wikipedia in giapponese ha 26.2 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 19 riferimenti e 4 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "神戸らんぷ亭", il suo contenuto è stato scritto da 59 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 59 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 118 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 118 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. 6058 08.2015 |
Globale: N. 86721 08.2015 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 4490 02.2004 |
Globale: N. 57235 02.2004 |
Il 26 dicembre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Squid Game, Boxing Day, terremoto e maremoto dell'Oceano Indiano del 2004, seconda stagione di Squid Game, Chanukkah, Volo Azerbaijan Airlines 8243, Elisabetta di Baviera, Nosferatu, Mufasa - Il re leone, Il gladiatore II.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: 渡邊渚, 園子温, 地獄でなぜ悪い, 令和ロマン, 真由子, バッテリィズ, 源田壮亮, 南場智子, 中居正広, 中嶋優一.
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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dove:
I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
