L'articolo "鶴崎修功" nella Wikipedia in giapponese ha 34.3 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 51 riferimenti e 11 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo "鶴崎修功", il suo contenuto è stato scritto da 43 utenti registrati di Wikipedia in giapponese e modificato da 43 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 360 volte nella Wikipedia in giapponese e citato 360 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. 565 03.2020 |
Globale: N. 23829 03.2020 |
| Miglior Rango | giapponese: N. 2115 03.2023 |
Globale: N. 125765 03.2023 |
Il 19 marzo 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: assassinio di John F. Kennedy, Adolescence, Elon Musk, Gal Gadot, John Fitzgerald Kennedy, incel, Sunita Williams, morti nel 2025, ChatGPT, 19 marzo.
Nella Wikipedia in giapponese gli articoli più popolari quel giorno erano: 友寄隆英, 佐々木朗希, 鈴木誠也, 大谷翔平, ナスD大冒険TV, 近藤正臣, 春分の日, 今永昇太, LISA (歌手), ケネディ大統領暗殺事件.
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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dove:
I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
