El artículo "東京ディズニーシー15周年“ザ・イヤー・オブ・ウィッシュ”" en Wikipedia en japonés tiene 28.3 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 31 referencias y 12 secciones.
Desde la creación del artículo "東京ディズニーシー15周年“ザ・イヤー・オブ・ウィッシュ”", , su contenido fue escrito por 12 usuarios registrados de Wikipedia en japonés fue editado por 12 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 17 veces en Wikipedia en japonés y es citado 17 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 69705 04.2016 |
Global: Nº 579594 04.2016 |
| Mejor rango | japonés: Nº 11944 09.2016 |
Global: Nº 471748 09.2016 |
El 25 de enero de 2025 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Donald Trump, Madison Keys, Elon Musk, Aryna Sabalenka, Melania Trump, Emilia Perez, Abduqodir Husanov, Pete Hegseth, Nosferatu, Karla Sofía Gascón.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: 日枝久, 渡邊渚, 中居正広, 東京卍リベンジャーズ, 青木歌音, 関水渚, 出水麻衣, 瀬戸環奈, 中嶋優一, 金峰山晴樹.
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
