El artículo "歌のない歌謡曲" en Wikipedia en japonés tiene 24.3 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 33 referencias y 12 secciones.
En julio de 2024 el artículo "歌のない歌謡曲" fue editado por 1 autores en Wikipedia en japonésy fue escrito por 1 autores en todos los idiomas.
Desde la creación del artículo "歌のない歌謡曲", , su contenido fue escrito por 160 usuarios registrados de Wikipedia en japonés (8774º lugar) fue editado por 160 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 315 veces en Wikipedia en japonés y es citado 315 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 3292 09.2023 |
Global: Nº 88335 09.2023 |
El 1 de febrero de 2025 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Donald Trump, Marianne Faithfull, O. J. Simpson, Neymar, Israel Adesanya, Nassourdine Imavov, Royal Rumble (2025), Elon Musk, Karla Sofía Gascón, Emilia Perez.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: 青木歌音, The pillows, 織田梨沙, 節分, 桜庭ななみ, 中嶋優一, 蓮佛美沙子, 德勝龍誠, 長谷川豊, 萬田久子.
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
