El artículo “埼玉県道160号川越北環状線” en Wikipedia en japonés tiene 25.3 puntos por calidad (a 1 de julio de 2025). El artículo contiene 10 referencias y 12 secciones.
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Desde la creación del artículo “埼玉県道160号川越北環状線”, , su contenido fue escrito por 14 usuarios registrados de Wikipedia en japonés fue editado por 14 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 347 veces en Wikipedia en japonés y es citado 347 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 julio de 2025 (incluido el historial de revisiones y las páginas vistas de años anteriores).
| Mejor rango | japonés: Nº 57897 03.2019 |
Global: Nº 551315 03.2019 |
| Mejor rango | japonés: Nº 20337 09.2009 |
Global: Nº 510107 09.2009 |
El 9 de diciembre de 2025 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Stranger Things, Copa Mundial de Fútbol de 2026, Lando Norris, Millie Bobby Brown, Sean Combs, It: Welcome to Derry, ChatGPT, Zootopia 2, muertes en 2025, Cassie.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: 堂上隼人, 濱田太貴, 辰見鴻之介, 中村獅童 (2代目), 松浦慶斗, 井上広大, 知野直人, 平沼翔太, 佐藤直樹 (野球), 濱将乃介.
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 julio de 2025. Al calcular la popularidad actual y la IA de los artículos, se tuvieron en cuenta los datos de junio de 2025. Para los valores históricos de popularidad y AI WikiRank utilizó datos de 2001 a 2025... Más información
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dónde:
Los resultados de los cálculos pueden ser ligeramente diferentes debido a los valores redondeados de las métricas normalizadas en las fórmulas
