L'articolo “表見代理” nella Wikipedia in giapponese ha 24.1 punti per la qualità (al 1 luglio 2025). L'articolo contiene 13 riferimenti e 12 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo “表見代理”, il suo contenuto è stato scritto da 7 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 7 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 14 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 14 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 luglio 2025 (inclusa la cronologia delle revisioni e le visualizzazioni di pagina degli anni precedenti).
| Miglior Rango | giapponese: N. 34617 01.2014 |
Globale: N. 313764 07.2009 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 29893 08.2012 |
Globale: N. 851588 08.2012 |
Il 21 febbraio 2026 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Jeffrey Epstein, Alysa Liu, Eric Dane, XXV Giochi olimpici invernali, Rebecca Gayheart, Johannes Høsflot Klæbo, Cime tempestose, sclerosi laterale amiotrofica, Andrew Mountbatten-Windsor, John Fitzgerald Kennedy Jr..
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: 髙木美帆, アリサ・リュウ, 中井亜美, 三浦璃来, 髙木菜那, 高橋成美, M!LK, HERO (2015年の映画), 坂本花織, 木原龍一.
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 luglio 2025. Nel calcolare la popolarità attuale e l'intelligenza artificiale degli articoli sono stati presi in considerazione i dati del giugno 2025. Per i valori storici di popolarità e AI WikiRank ha utilizzato dati dal 2001 al 2025... More information
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I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
