El artículo "最上級のひらめきニンゲンを目指せ!クイズ!金の正解!銀の正解!" en Wikipedia en japonés tiene 15.1 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 6 referencias y 13 secciones.
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Desde la creación del artículo "最上級のひらめきニンゲンを目指せ!クイズ!金の正解!銀の正解!", , su contenido fue escrito por 29 usuarios registrados de Wikipedia en japonés fue editado por 29 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 135 veces en Wikipedia en japonés y es citado 135 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 8814 04.2017 |
Global: Nº 145510 04.2017 |
El 7 de febrero de 2025 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Elon Musk, Donald Trump, Bianca Censori, Kanye West, Cristiano Ronaldo, Agencia de los Estados Unidos para el Desarrollo Internacional, muertes en 2025, Carlos Gascón, Benson Boone, Irv Gotti.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: バック・トゥ・ザ・フューチャー, マイケル・J・フォックス, 堺正章, ガガガSP, 佐藤聖羅, 堺小春, クリストファー・ロイド, 岡田美里, ジェラードン, 北村一輝.
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
