El artículo "新浪剛史" en Wikipedia en japonés tiene 26.1 puntos por calidad (a 1 de noviembre de 2023). El artículo contiene 45 referencias y 9 secciones.
En octubre de 2023 el artículo "新浪剛史" fue editado por 3 autores en Wikipedia en japonésy fue escrito por 3 autores en todos los idiomas.
Desde la creación del artículo "新浪剛史", , su contenido fue escrito por 39 usuarios registrados de Wikipedia en japonés fue editado por 39 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 62 veces en Wikipedia en japonés y es citado 62 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 noviembre de 2023 (incluido el historial de revisiones y las páginas vistas de años anteriores).
| Mejor rango | japonés: Nº 218 06.2014 |
Global: Nº 11306 06.2014 |
| Mejor rango | japonés: Nº 4307 09.2021 |
Global: Nº 202622 09.2021 |
El 23 de abril de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: YouTube, Serie A, Shōgun, Fallout, Facebook, Fallout, San Jorge, día de San Jorge, Inter de Milán, ChatGPT.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: 宮澤博行, 関貴昭, 出口夏希, 井俣憲治, 平岩紙, 内田理央, 若葉竜也, 嵯峨京子, きゃりーぱみゅぱみゅ, 若林豪.
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 noviembre de 2023. Al calcular la popularidad actual y la IA de los artículos, se tuvieron en cuenta los datos de octubre de 2023. Para los valores históricos de popularidad y AI WikiRank utilizó datos de 2001 a 2023... 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
