L'articolo "鬼志別演習場" nella Wikipedia in giapponese ha 10.5 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 2 riferimenti e 5 sezioni.
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L'articolo è citato 19 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 19 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. 239409 06.2016 |
Globale: N. 1594770 06.2016 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 34538 03.2007 |
Globale: N. 489777 03.2007 |
Il 6 novembre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Donald Trump, elezioni presidenziali negli Stati Uniti d'America del 2024, Kamala Harris, elezioni presidenziali negli Stati Uniti d'America del 2020, collegio elettorale degli Stati Uniti d'America, presidente degli Stati Uniti d'America, elezioni presidenziali negli Stati Uniti d'America del 2016, Melania Trump, presidenti degli Stati Uniti d'America, Joe Biden.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: 穐田誉輝, 丹羽仁希, ドナルド・トランプ, カマラ・ハリス, 菊川怜, 松村謙三 (実業家), メラニア・トランプ, 歴代アメリカ合衆国大統領の一覧, 2024年アメリカ合衆国大統領選挙, 松野太紀.
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
