El artículo "在ガーナ日本国大使館" en Wikipedia en japonés tiene 24.9 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 8 referencias y 8 secciones. El artículo también contiene una plantilla de defectos de calidad, que reducen el nivel de calidad.
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El artículo es citado 195 veces en Wikipedia en japonés y es citado 195 veces en todos los idiomas.
La clasificación más alta de interés de los autores desde 2001:
El rango de popularidad más alto de 2008:
Hay 1 versión lingüística de este artículo en la base de datos WikiRank (de las 55 ediciones de idiomas consideradas de Wikipedia).
La evaluación de calidad y popularidad se basó en volcados de Wikipedia del 1 de agosto de 2024 (incluido el historial de revisiones y las páginas vistas de años anteriores).
| Mejor rango | japonés: Nº 457038 11.2020 |
Global: Nº 3416532 11.2020 |
| Mejor rango | japonés: Nº 16636 10.2020 |
Global: Nº 535822 10.2020 |
El 27 de noviembre de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Isabel de Baviera, Francisco José I de Austria, Día de Acción de Gracias, Liga de Campeones de la UEFA, Wicked, Gladiator 2, Elon Musk, ChatGPT, Muertes en 2024, Wicked.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: 猪口邦子, 猪口孝, サムデイ (芸能事務所), 竹財輝之助, 藤真美穂, 吉瀬美智子, ブレイク・スネル, ペトロールズ, ブラストワンピース, イ・ジフン.
El proyecto está destinado a la evaluación relativa automática de los artículos en las distintas versiones lingüísticas de Wikipedia. Actualmente, el servicio permite comparar más de 44 millones de artículos de Wikipedia en 55 idiomas. Los niveles de calidad de los artículos se basan en volcados de Wikipedia de agosto de 2024. Al calcular la popularidad actual y la IA de los artículos, se tuvieron en cuenta los datos de julio de 2024. Para los valores históricos de popularidad y AI WikiRank utilizó datos de 2001 a 2023... Más información
$$Calidad=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(3.36+2.99+10+25.81+89.06)-1.31$$
dónde:
Los resultados de los cálculos pueden ser ligeramente diferentes debido a los valores redondeados de las métricas normalizadas en las fórmulas
