L'articolo "馬場秀夫 (政治家)" nella Wikipedia in giapponese ha 19 punti per la qualità (al 1 novembre 2023). L'articolo contiene 6 riferimenti e 3 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "馬場秀夫 (政治家)", il suo contenuto è stato scritto da 8 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 8 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 29 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 29 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 novembre 2023 (inclusa la cronologia delle revisioni e le visualizzazioni di pagina degli anni precedenti).
| Miglior Rango | giapponese: N. 689859 06.2008 |
Globale: N. 5597171 04.2023 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 41445 01.2022 |
Globale: N. 1120410 01.2022 |
Il 15 maggio 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Robert Fico, Slovacchia, Yasuke, Nuova Caledonia, YouTube, ChatGPT, Direzione - Socialdemocrazia, Il pianeta delle scimmie, morti nel 2024, Alice Munro.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: キダ・タロー, 生田竜聖, 西元めいさ, 三淵嘉子, Aぇ! group, 秋元玲奈, 千堂あきほ, 中条比紗也, 木田美千代, 出口夏希.
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 novembre 2023. Nel calcolare la popolarità attuale e l'intelligenza artificiale degli articoli sono stati presi in considerazione i dati del ottobre 2023. 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
