L'articolo "福岡県道57号浮羽石川内線" nella Wikipedia in giapponese ha 11.7 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 1 riferimenti e 12 sezioni. L'articolo contiene anche un modello di difetti di qualità, che riduce il punteggio di qualità.
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L'articolo è citato 87 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 87 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. 182462 04.2016 |
Globale: N. 1322907 04.2016 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 25703 12.2020 |
Globale: N. 810026 02.2010 |
Il 20 febbraio 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Papa Francesco, Elon Musk, Donald Trump, Zero Day, UEFA Champions League 2024-2025, killing of Gabby Petito, Kylian Mbappé, UEFA Champions League, ChatGPT, Volodimir Zelens'kij.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: つば九郎, 清水美依紗, 伊藤詩織, 大江麻理子, Null, ひょうろく, 寺西拓人, 妃海風, 大森元貴, Milet.
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
$$Qualità=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(4.65+0.37+10+38.71+8.04)-0.62$$
dove:
I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
