L'articolo "青木佐知" nella Wikipedia in giapponese ha 11.9 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 6 riferimenti e 6 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "青木佐知", il suo contenuto è stato scritto da 42 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 42 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 107 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 107 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. 441 10.2009 |
Globale: N. 15629 10.2009 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 3540 09.2006 |
Globale: N. 92203 09.2006 |
Il 10 ottobre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Han Kang, Lyle and Erik Menendez, Rafael Nadal, Sean Combs, George Baldock, Ratan Tata, uragano Katrina, uragano Milton, Joker: Folie à deux, Ethel Skakel Kennedy.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: 塩野瑛久, 藤田菜七子, 上杉美浩, 韓江 (小説家), 杉田水脈, 内野聖陽, 赤西仁, GLAY, 松村謙三 (実業家), 斉藤慎二.
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
