L'articolo "道の駅なんごう (宮崎県)" nella Wikipedia in giapponese ha 7 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 0 riferimenti e 7 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "道の駅なんごう (宮崎県)", il suo contenuto è stato scritto da 16 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 16 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 11 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 11 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. 437294 07.2016 |
Globale: N. 3021047 07.2016 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 21134 12.2017 |
Globale: N. 822877 03.2009 |
Il 30 settembre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Lyle and Erik Menendez, Kris Kristofferson, Hezbollah, Sean Combs, Dikembe Mutombo, Libano, Hassan Nasrallah, Maggie Smith, John Ashton, Aaliyah.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: 唐沢俊一, 容疑者 室井慎次, 村上誠一郎, 石破茂, 踊る大捜査線, 唐沢なをき, 稲村和美, 三原じゅん子, チャウヌ, 高市早苗.
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
