El artículo "湊秋作" en Wikipedia en japonés tiene 8.7 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 2 referencias y 6 secciones.
Desde la creación del artículo "湊秋作", , su contenido fue escrito por 11 usuarios registrados de Wikipedia en japonés fue editado por 11 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 13 veces en Wikipedia en japonés y es citado 13 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 285274 04.2022 |
Global: Nº 2217116 04.2022 |
| Mejor rango | japonés: Nº 19172 06.2005 |
Global: Nº 237622 05.2005 |
El 20 de febrero de 2025 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Francisco, Elon Musk, Donald Trump, Zero Day, Liga de Campeones de la UEFA 2024-25, asesinato de Gabrielle Petito, Kylian Mbappé, Liga de Campeones de la UEFA, ChatGPT, Volodímir Zelenski.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: つば九郎, 清水美依紗, 伊藤詩織, 大江麻理子, Null, ひょうろく, 寺西拓人, 妃海風, 大森元貴, Milet.
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
