L'articolo "銀色の雨" nella Wikipedia in giapponese ha 13.2 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 4 riferimenti e 12 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "銀色の雨", il suo contenuto è stato scritto da 25 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 25 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 166 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 166 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. 15379 11.2009 |
Globale: N. 148686 11.2009 |
Il 19 novembre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Mike Tyson, Elon Musk, MGM-140 ATACMS, Il gladiatore II, giornata internazionale dell'uomo, UEFA Nations League 2024-2025, Donald Trump, Jake Paul, Jon Jones, morti nel 2024.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: 高畑充希, 岡田将生, 谷川俊太郎, こっちのけんと, 立花孝志, 鈴木唯, 斎藤元彦, 片岡京子, 奥谷謙一, 鈴木紗理奈.
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
$$Qualità=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(9.06+1.49+0+38.71+16.51)$$
dove:
I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
