El artículo "琴吹千草" en Wikipedia en japonés tiene 6.1 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024).
Desde la creación del artículo "琴吹千草", , su contenido fue escrito por 4 usuarios registrados de Wikipedia en japonés fue editado por 4 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 7 veces en Wikipedia en japonés y es citado 7 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 353673 05.2023 |
Global: Nº 2763891 05.2023 |
| Mejor rango | japonés: Nº 48153 01.2022 |
Global: Nº 1125319 01.2022 |
El 3 de noviembre de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: elecciones presidenciales de Estados Unidos de 2024, Kamala Harris, Donald Trump, Temporada 2024 de Fórmula 1, The Substance, Kemi Badenoch, Muertes en 2024, Elon Musk, Venom: El Último Baile, Max Verstappen.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: 三浦大輔, 横浜DeNAベイスターズ, 南場智子, 渡部篤郎, 竹内まりや, 藤原道長, 松村謙三 (実業家), 西田篤史, 三条天皇, ディー・エヌ・エー.
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
