El artículo "春なのに (アルバム)" en Wikipedia en japonés tiene 9.8 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 2 referencias y 9 secciones.
Desde la creación del artículo "春なのに (アルバム)", , su contenido fue escrito por 10 usuarios registrados de Wikipedia en japonés fue editado por 10 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 79 veces en Wikipedia en japonés y es citado 79 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 256277 03.2022 |
Global: Nº 1996928 03.2022 |
| Mejor rango | japonés: Nº 39723 04.2022 |
Global: Nº 904910 08.2022 |
El 10 de octubre de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Han Kang, Lyle y Erik Menendez, Rafael Nadal, Diddy, George Baldock, Ratan Tata, Huracán Katrina, Huracán Milton, Joker: Folie à Deux, Ethel Kennedy.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: 塩野瑛久, 藤田菜七子, 上杉美浩, 韓江 (小説家), 杉田水脈, 内野聖陽, 赤西仁, GLAY, 松村謙三 (実業家), 斉藤慎二.
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
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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
