L'articolo "鬼沢 (弘前市)" nella Wikipedia in giapponese ha 18.1 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 3 riferimenti e 17 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "鬼沢 (弘前市)", il suo contenuto è stato scritto da 3 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 3 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 259 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 259 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. 436873 11.2012 |
Globale: N. 3140109 08.2020 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 90542 06.2017 |
Globale: N. 1693022 05.2014 |
Il 6 settembre 2024 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Linkin Park, Chester Bennington, Rob Bourdon, Emily Armstrong, Cristiano Ronaldo, UEFA Nations League, Beetlejuice - Spiritello porcello, Jessica Pegula, Mike Shinoda, Rebecca Cheptegei.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: 斎藤元彦, ベイマックス, 小泉進次郎, リンキン・パーク, 伊藤沙莉, 百条委員会, 長濱ねる, 山口晋 (政治家), 片山安孝, 奥谷謙一.
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
