El artículo “AI inside” en Wikipedia en japonés tiene 20.4 puntos por calidad (a 1 de julio de 2025). El artículo contiene 20 referencias y 4 secciones.
Desde la creación del artículo “AI inside”, su contenido fue escrito por 17 usuarios registrados de Wikipedia en japonés fue editado por 17 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 julio de 2025 (incluido el historial de revisiones y las páginas vistas de años anteriores).
| Mejor rango | japonés: Nº 72220 05.2021 |
Global: Nº 632483 05.2021 |
| Mejor rango | japonés: Nº 2998 11.2020 |
Global: Nº 167898 11.2020 |
El 16 de marzo de 2026 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: 98.ª edición de los Premios Óscar, Michael B. Jordan, Sinners, Jessie Buckley, Paul Thomas Anderson, Sean Penn, Una batalla tras otra, Amy Madigan, Hamnet, Timothée Chalamet.
En Wikipedia en japonés los artículos más populares de ese día fueron: 小泉八雲, 同志社国際中学校・高等学校, 若嶋津六夫, 伊藤大海 (野球), 高橋成美, 井端弘和, 太田裕二, ワールド・ベースボール・クラシック, 高田みづえ, 尾崎将司.
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 julio de 2025. Al calcular la popularidad actual y la IA de los artículos, se tuvieron en cuenta los datos de junio de 2025. Para los valores históricos de popularidad y AI WikiRank utilizó datos de 2001 a 2025... 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
