El artículo "相原 (相模原市)" en Wikipedia en japonés tiene 33.4 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 29 referencias y 20 secciones.
Desde la creación del artículo "相原 (相模原市)", , 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 66 veces en Wikipedia en japonés y es citado 66 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 280838 07.2016 |
Global: Nº 1876288 07.2016 |
| Mejor rango | japonés: Nº 23917 03.2010 |
Global: Nº 530148 03.2010 |
El 2 de marzo de 2025 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Volodímir Zelenski, Elon Musk, Gene Hackman, 97.ª edición de los Premios Óscar, Donald Trump, James Vance, Bob Dylan, The Brutalist, Michelle Trachtenberg, Francisco.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: みのもんた, 蔦屋重三郎, 松岡俊介, 瀬川, J・D・ヴァンス, 小芝風花, YOU (タレント), ジャーボンテイ・デービス, 福島弓子, 検校.
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
